特写特讯！谢天笑出院报平安：感谢粉丝关心，有望10月底回归舞台！

谢天笑出院报平安：感谢粉丝关心，有望10月底回归舞台！

北京 – 著名摇滚歌手谢天笑，于近日在石家庄巡演时意外受伤，经过医治后已于近日顺利出院。经纪公司透露，谢天笑的康复情况比预期顺利，预计将在10月底恢复演出。

据了解，谢天笑是在10月3日晚，石家庄站巡演中意外受伤的。当时，他在舞台上表演时不慎坠落，造成肋骨骨折等多处受伤。事发后，谢天笑被立即送往医院接受治疗。

经过近一个月的治疗和休养，谢天笑的伤势已经基本痊愈。出院时，谢天笑精神状态良好，并通过经纪公司向一直关心他的粉丝们表达了感谢。

谢天笑表示，这次意外让他深刻意识到舞台安全的的重要性。他呼吁演出主办方和场馆要严格遵守安全规范，并提醒所有演出人员要注意安全，保护自己。

同时，谢天笑也透露了接下来的工作计划。他表示，将在10月底恢复演出，并继续他的音乐创作和巡演。

谢天笑的回归，无疑是对于广大歌迷来说的一个好消息。相信在经过这次休整之后，他将带着更加饱满的热情和更加精彩的作品，重新回到舞台，与歌迷们一起分享音乐的魅力。

让我们期待谢天笑的早日回归，也祝愿他未来一切顺利！

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。