Google DeepMind

Talker-Reasoner 架构是由 Google DeepMind 开发的 AI 框架，将 AI 代理分为两个部分：Talker（系统1）用于快速、直观的响应，Reasoner（系统2）用于慢速、深思熟虑的推理和规划。该架构受到 Kahneman 的“快慢思考”理论启发，旨在高效处理对话和复杂任务。其特点是模块化设计、低延迟、双系统认知模拟以及基于记忆的上下文共享。

GraphCast是由Google DeepMind开发的一个基于图神经网络的中短期天气预测模型。它通过捕获地球大气层的复杂物理过程，生成高精度的天气预报。该模型在多个标准指标上表现出色，平均绝对误差比传统方法低15%。项目提供了预训练模型权重、归一化统计数据和示例输入数据，并支持在Google Cloud上运行和训练模型。