天气预报像会诊：多请一位“名医”，不一定更准；关键是他能否发现别人容易漏掉的问题。这项研究不再比较 AI 和传统物理模型谁单独胜出，而是把 AI 集合预报 AIFS-CRPS——从多次运行中给出一组可能未来——加入现有多模型混合，追问它究竟还能贡献多少新信息。
作者比较了英国 130 个站点、2024 年 10 月至 2025 年 1 月的气温预报，并用 CRPS（同时衡量概率预测位置和分布是否合理，越低越好）评分。最值得注意的结果不是“AI 越多越好”，而是误差是否互补：MOGREPS-UK 与 AIFS-CRPS 的组合，以及 MOGREPS-UK 与物理模型 IFS 的组合，都优于 IFS 与 AIFS-CRPS 的组合；后两者彼此不够多样。作者还发现，给表现更好的模型更高权重，并在混合前后分别校准，可进一步提高准确度。换句话说，AI 集合值得加，但价值主要来自它与现有系统犯不同的错，而不是它挂着 AI 标签。