今日特讯！《无名》票房口碑双丰收 宣布延长上映至3月31日

《无名》票房口碑双丰收 宣布延长上映至3月31日

由程耳执导，梁朝伟、王一博领衔主演的谍战悬疑电影《无名》自1月22日上映以来，票房一路攀升，截至目前累计票房已突破8.6亿，成为春节档票房冠军之一。影片不仅在票房上取得了亮眼成绩，在口碑上也获得了观众和业界的广泛认可，豆瓣评分高达7.7分。

在一片叫好声中，电影《无名》宣布延长上映至3月31日。这不仅为观众们提供了更多的观影机会，也彰显了片方对影片质量的信心。

影片《无名》聚焦于抗日战争时期的隐蔽战线，讲述了地下工作者们冒着生命危险，为获取情报、传递信息、开展锄奸活动所作出的贡献。影片的故事跌宕起伏，扣人心弦，人物塑造鲜活立体，演技炸裂，尤其是梁朝伟和王一博两位主演的飙戏，更是让观众直呼过瘾。

影片的成功不仅得益于其精彩的剧情和出色的演技，更重要的是其深刻的主题立意。《无名》没有将抗战英雄塑造成高高在上的神像，而是将他们展现为普通人，他们也有着喜怒哀乐，也会面对恐惧和彷徨。正是因为他们的平凡和真实，才更让观众动容。

《无名》的上映，不仅是一次成功的商业运作，更是一次对历史的致敬和对英雄的缅怀。影片传达的爱国主义精神和民族情怀，必将激励着观众砥砺前行，为实现中华民族伟大复兴贡献自己的力量。

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。