独家专报！鬼火少年再现？小米SU7车身贴满灯带，夜晚亮度堪比探照灯

鬼火少年再现？小米SU7车身贴满灯带，夜晚亮度堪比探照灯

近日，网上一段小米SU7车身贴满灯带的视频引发热议。视频中，这辆SU7车身四周都被各种颜色的灯带包裹，在夜晚点亮后犹如一个移动的灯光秀，十分抢眼。车主表示，他改装灯带是为了增加车辆的辨识度，同时也为了表达自己的个性。

这起事件不禁让人联想起曾经风靡一时的“鬼火少年”。当年，不少年轻人为了追求个性，会在自己的摩托车上加装各种灯具，并在夜晚骑行，营造出炫酷的效果。然而，这种行为也引发了不少安全问题，因为过度耀眼的灯光会影响其他司机的视线，容易引发交通事故。

小米SU7车主此次改装行为是否涉嫌违规，目前尚无定论。不过，交警部门提醒广大车主，在改装车辆时一定要注意安全，不要影响其他车辆的正常行驶。

以下是一些关于此次事件的เพิ่มเติม信息：

• 车主改装的灯带可以根据音乐节奏变化颜色。
• 车主表示，他平时只会在晚上没有车的时候亮起灯带。
• 有网友评论称，车主的改装行为“low爆了”，也有网友表示“很有个性”。

这起事件也引发了人们对汽车改装的思考。汽车改装在近年来越来越流行，但一些改装行为却存在安全隐患，因此相关法规也应该不断完善，加强对改装车辆的监管。

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。