快报！从小县城到大城市：董宇辉与贾樟柯对谈人生感悟

从小县城到大城市：董宇辉与贾樟柯对谈人生感悟

北京 - 6月15日，著名电影导演贾樟柯做客东方甄选直播间“与辉同行”，与东方甄选高级合伙人董宇辉进行了一次深度对话。两人畅谈了各自的成长经历、人生感悟以及对当下社会的思考。

董宇辉出生于陕西榆林一个小县城，贾樟柯则来自山西汾阳。在对话中，两人都谈到了自己从小县城到大城市闯荡的经历。董宇辉表示，在大学之前，他一直觉得自己很普通，甚至有些自卑。直到进入北京读大学，他才意识到自己与大城市的孩子们存在着巨大的差距。这种落差感让他一度感到迷茫和无助。

贾樟柯则分享了自己在大学期间的电影梦。他坦言，当时的他并没有太多资源和人脉，但凭借着对电影的热爱和执着，他最终还是实现了梦想，成为了一名蜚声国际的电影导演。

在谈到对当下社会的看法时，董宇辉表示，他希望能够通过自己的努力，为社会传递更多正能量。他认为，每个人都应该找到自己的价值，为社会做出贡献。

贾樟柯则表示，他希望能够用自己的镜头记录下中国社会的变迁，并引发人们的思考。他认为，电影不仅是一种艺术形式，更是一种社会观察。

此次对话在各大网络平台引发了热烈讨论。许多网友表示，他们从两位嘉宾的身上看到了希望和力量。

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从迷茫到自信：董宇辉与贾樟柯对话青年成长

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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。