今日观察！雷军追剧《庆余年2》，网友调侃“借会员”，雷军幽默回应获赞

雷军追剧《庆余年2》，网友调侃“借会员”，雷军幽默回应获赞

北京 - 近日，由张若昀、李沁、陈道明等主演的古装剧《庆余年2》热播，引发全民追剧热潮。就连知名企业家、小米创始人雷军也加入了追剧大军。

6月5日，雷军在其个人社交平台上发布视频，分享了自己追《庆余年2》的经历。视频中，雷军表示自己最近一直很忙，但一有时间就追《庆余年2》，为了追剧还专门充了会员。他还表示，因为第一部已经过去太久，剧情有些忘却，所以打算先重温一遍第一部。

雷军的追剧视频发布后，引发了网友热议。不少网友纷纷表示自己也是《庆余年》的忠实粉丝，并对雷军的追剧行为表示支持。还有网友调侃雷军，称要向他“借会员”。

对此，雷军幽默地回复了一个“狗头”表情，既展现了他的亲和力，也化解了网友的“借会员”请求。

雷军的这一举动，也让不少网友点赞。他们认为，雷军不仅是一位成功的企业家，也是一个平易近人的普通人，与网友互动的方式十分接地气。

近年来，随着短视频平台的兴起，明星和企业家通过社交平台与粉丝互动的方式越来越常见。这种互动，不仅拉近了明星和企业家与粉丝的距离，也为他们自身增添了不少人气。

以下是对新闻稿的几点扩充：

• 在新闻稿的开头，增加了一个新的标题，更加吸引读者眼球。
• 在新闻稿的第一段，增加了一些背景信息，介绍了《庆余年2》这部剧以及雷军追剧的经历。
• 在新闻稿的第二段，增加了一些网友的评论，反映了雷军追剧引发的热议。
• 在新闻稿的第三段，增加了一些分析，探讨了明星和企业家通过社交平台与粉丝互动的方式的意义。

以下是一些洗稿网络文章的技巧：

• 改变句子的结构和表达方式。
• 添加新的信息和细节。
• 替换一些关键词和短语。
• 调整段落的顺序。

以下是一些查重的方法：

• 使用专业的查重工具。
• 在网上搜索文章内容。
• 人工阅读文章。

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。