今日新闻！自动驾驶出租车：马斯克的豪赌能否改变特斯拉未来？

自动驾驶出租车：马斯克的豪赌能否改变特斯拉未来？

北京 - 2024年6月14日，特斯拉CEO埃隆·马斯克再次表达了他对自动驾驶出租车的野心。他表示，自动驾驶出租车将是特斯拉未来增长的重要动力，并有可能彻底改变城市交通格局。

马斯克的信心并非空穴来风。 特斯拉在自动驾驶技术方面已经积累了深厚的技术优势。其自动辅助驾驶系统Autopilot已经搭载在数百万辆特斯拉汽车上，并得到了用户的广泛认可。此外，特斯拉还拥有强大的数据采集和分析能力，这对于开发自动驾驶技术至关重要。

然而，自动驾驶出租车的前景仍然充满挑战。 首先，自动驾驶技术尚未完全成熟，在复杂的路况和恶劣的天气条件下仍存在安全隐患。其次，自动驾驶出租车的商业模式尚不明朗，如何盈利仍是一个难题。

尽管存在挑战，但许多业内人士认为，自动驾驶出租车拥有广阔的市场前景。 随着城市交通的日益拥堵和劳动力成本的不断上升，自动驾驶出租车有望成为一种更便捷、更经济的出行方式。

特斯拉能否在自动驾驶出租车领域取得成功，还有待时间的检验。 但可以肯定的是，马斯克的豪赌将对汽车行业和城市交通产生深远的影响。

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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

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