待验证50% 置信基准精确时间

在留出年份中，WxCrop模型复现的损失与实际记录误差在2%以内。

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/30

首次发现

来源

极端天气之后：智能体AI如何预测农业损失

涉及实体

WxCropproduct 损失预测concept

相关事实

待验证独立产量记录验证显示，WxCrop模型给出的县级损失排名与真实产量下降排名的秩相关系数为0.63。74% 相似待验证21.2%是相对降低而非绝对降低，即新版本在早期版本失败率基数上砍掉约五分之一的失败情况64% 相似待验证与Transolver在相同数据集和相同数据划分下对比，该模型的相对L2误差降低31%，内部均方误差（interior MSE）降低47%64% 相似待验证验证损失从9.48起步，经过约一轮完整语料遍历后降到4.2764% 相似待验证条件化响应图相比两张图的平均值，在Gemma-2-9B上将均方预测误差降低了53.6%64% 相似

引用此条事实

Stable URI

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1115450

MCP

get_claim(id=1115450)