**基于 Graphcast 架构构建仅 20 万参数的小型 AI 天气模型**

_Building My Own Tiny AI Weather Model_

> 文章介绍了作者如何利用 Graphcast 架构，基于 5GB 历史天气数据构建了一个小型 AI 天气预测模型。该模型仅包含 20 万个参数，可在中等配置机器上 45 分钟内完成训练，并在 72 小时滚动预测中全面优于传统的持续性基准模型。相比需要超级计算机运行的传统数值模式，该数据驱动模型在保持高精度的同时，显著降低了计算成本并提升了可解释性。

**来源信息**
- **来源**：Hacker News：AI 热帖
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-10-28 21:59（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://tcumulus.dev/blog/building-my-own-tiny-ai-weather-model)