OceanMoE：长时程多变量海洋预报的稀疏专家框架
原文标题：OceanMoE: Structured Conditional Sparse Computation for Long-Horizon Multivariate Ocean Forecasting
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论文提出 OceanMoE，一种结构化条件稀疏混合专家框架，兼顾共享与特化以应对多变量海洋预报。模型融合跨变量信息构建目标特定的局部表示，在每个空间位置进行内容条件稀疏路由，活跃专家数随路由置信度自适应；解码器路由加入球谐基地理偏置，并保留共享残差与季节通路。在 ORAS5 长时程自回归预报中降低总体误差，路由分析显示专家分配随预测目标与空间位置变化。
- 问题
- 多变量海洋预报需兼顾耦合系统的共享演化与各变量、各位置的异质特性。
- 方法
- 结构化条件稀疏 MoE，跨变量融合构建目标特定局部表示并做内容条件路由，解码器路由加入球谐地理偏置，保留共享残差与季节通路。
- 结果
- ORAS5 长时程自回归预报中降低总体误差，多数后期 rollout 月份几何平均归一化 RMSE 低于基线。
- 影响
- 为多变量地球系统预报提供共享与特化兼顾的架构范式，可迁移到气象等同类时空预测任务。
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