加州大学圣地亚哥分校的研究团队开发了一款名为 Zephyrus 的 AI 智能体，旨在改变科学家研究天气和气候的方式。该成果将在里约热内卢举行的第 14 届国际表征学习会议（ICLR）上展示，并已在 arXiv 预印本服务器上发布。当前，人工智能驱动的天气预报模型虽然显著提升了预测精度，但生成的数据复杂难懂，且模型缺乏用自然语言解释结果或进行逻辑推理的能力，导致数据分析门槛高、耗时久。Zephyrus 智能体专门针对这一痛点设计，它能将用户的自然语言查询转化为代码，调用工具执行分析后，再将结果翻译为通俗易懂的回答。系统架构包括智能体、代码执行服务器及多种分析工具，智能体可根据执行结果自主决定进一步分析或直接反馈。测试显示，Zephyrus 在简单任务如查询特定天气状况或特定地点预报方面表现良好，但在极端天气定位和报告生成方面仍存挑战。研究团队测试了四种主流大语言模型作为其核心，发现它们的准确率相当。未来计划通过扩充训练数据和微调开源模型来提升性能。研究团队表示，Zephyrus 旨在降低地球科学的研究门槛，让全球学生和年轻科学家能以更快速度获取并分析关键数据，推动 AI 成为辅助科研的“共同科学家”，并将这一模式推广至气候变化等其他学科领域。