来源：专知 本文多图，建议阅读5分钟 本文重点介绍间隔泛化理论及其对抗学习算法。 报告人简介：龙明盛，清华大学软件学院副教授，博士生导师，大数据系统软件国家工程实验室机器学习组组长。2008和2014年从清华大学获得学士和博士学位，2014-2015年在加州大学伯克利分校从事研究工作。研究领域涉及机器学习理论与算法，专注迁移学习、预测学习及其在非结构化数据识别与预测中的应用。以第一/通讯作者

近日，清华大学软件学院王建民教授、龙明盛副教授团队提出了极端降水临近预报大模型，将数据驱动与物理驱动两大科学范式紧密结合，显著提高了公里尺度下0～3小时极端降水的预报能力，在全国62位气象预报专家的过程检验中大幅领先国际上的同类方法。目前该大模型已经在国家气象中心短临预报业务平台（SWAN 3.0）部署上线，将为全国极端降水天气短临预报业务提供支撑。 近年来，受全球气候变化的影响，短时强降水