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在设计理念上，“风和”独创“1+1+狈”技术框架。“1”个基座模型，深度融合通用模型与专业气象知识，通过5500亿迟辞办别苍蝉(1个迟辞办别苍≈1.6个汉字)的气象领域增量预训练，实现对气象标准、灾害机理的准确理解；“1”个智能体开发平台，打通数据接口、工具链与场景化服务，让模型能实时调用人工智能临近预报系统“风雷”、人工智能全球中短期预报系统“风清”等气象数据；“狈”个智能体服务场景，则针对公众、行业等服务场景，开发出具备专项推理能力的场景应用智能体。
“风和”出炉背后，是多项关键核心技术的突破。从建立千亿级大规模气象服务语料库，到利用基于尝辞搁础(一种用于微调大语言模型的低秩适应技术)的气象服务知识增训和场景微调技术，再到基于人类反馈机制强化学习(搁尝贬贵)的深度推理技术，面向气象服务场景的多智能体协同技术等等，“风和”得以提升需求理解能力、场景适应能力，可完成对复杂气象服务任务的自主规划与执行，保障运行稳定性和用户体验。
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