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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2509.25210v3 代码仓库：https://github.com/chenhao-zju/STCast STCast 的核心突破在于两个创新模块： 1.空间对齐注意力 (SAA)：用物理先验初始化全球 - 区域相关性分布，并在训练中动态优化边界权重 2.时间混合专家 (TMoE)：基于离散高斯分布将不同月份的大气数据路由到专属专家，精准捕捉季节性变化 图 1：三种区域预报策略对比。

(3) 化学专用模型表现不佳：ChemLLM、ChemDFM、LlaSMol 等经过领域数据训练的模型，在该基准上全面落后于通用大模型。