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TC-Next：零样本多模态气旋预报
TC-Next: Zero-Shot Multimodal Cyclone Forecasting
AI 洞察TC-Next 证明了一个只在一个基础模型上训练的气旋追踪器，能零样本迁移到其他基础模型和传统数值模式，说明基础模型的通用大气表征正在形成跨系统的可迁移资产。真正关键的不是模型本身，而是它展示了一条降低专业气象 AI 落地成本的路径。核心结论气旋预报 AI 正在从「逐系统训练」向「单次训练、多系统零样本适用」转变。为什么重要气旋预报涉及多种数值模式和卫星数据，传统方法需为每个系统重做标注和调参。TC-Next 的零样本迁移能力可显著降低部署门槛，并让基础模型的气象预报场具备更广的复用价值，影响灾害预警效率和商业气象服务。影响谁- Meteorological Research Community获得一种低成本的跨模型气旋追踪方法，可节省标注和训练资源。
- Weather Foundation Model Developers其模型输出的通用性得到验证，有望扩大基础模型在下游任务中的应用生态。
- Traditional Numerical Weather Prediction CentersIFS HRES 等传统模式可被零样本适用，但整合新工具仍需评估业务可靠性。
- Disaster Preparedness Agencies若部署成本下降，气旋预报工具可更快覆盖欠发达地区，提升预警能力。
后续看点后续可观察 TC-Next 在 WeatherNet（或更多基础模型）上的零样本表现是否持续优于传统追踪器，以及该方法能否推广到其他极端天气事件如洪水和热浪的追踪。重要度 62/100