今日新闻！李开复预言：中国To C大模型将迎来爆发式增长，六大应用场景值得关注

李开复预言：中国To C大模型将迎来爆发式增长，六大应用场景值得关注

北京讯（记者 肖尧）在近日举办的第六届“北京智源大会”上，创新工场董事长、零一万物CEO李开复博士与清华大学智能产业研究院院长智源学术顾问委员张亚勤围绕《通用人工智能》主题展开对话。李开复表示，在中国，To C大模型的短期发展机会更大，并预测了To C大模型未来六大应用场景。

李开复指出，AI 2.0时代，大模型在To C领域具有广阔的应用前景，主要体现在以下六个方面：

1. **生产力工具：**大模型将成为提升工作效率的强大工具，例如智能写作、智能翻译、代码生成等。

2. **创意内容生成：**大模型将助力创作出更加生动、有趣的内容，例如音乐创作、绘画创作、视频创作等。

3. **个性化推荐：**大模型能够更好地理解用户需求，提供更加精准的个性化推荐，例如商品推荐、资讯推荐、影视推荐等。

4. **虚拟陪伴：**大模型能够提供更加逼真、自然的虚拟陪伴体验，例如虚拟助手、虚拟玩伴、虚拟客服等。

5. **游戏娱乐：**大模型将为游戏娱乐带来更加沉浸式的体验，例如虚拟现实游戏、增强现实游戏、云游戏等。

6. **元宇宙应用：**大模型将成为构建元宇宙的基础设施之一，提供更加逼真、真实的元宇宙体验。

李开复强调，To C大模型的蓬勃发展离不开以下几个关键因素：

• **海量数据：**大模型需要大量数据进行训练，才能不断学习和提升。
• **强大算力：**大模型的训练和运行需要强大的计算能力支持。
• **优秀人才：**大模型的研发和应用需要大量高水平人才。

李开复最后表示，中国拥有丰富的数据资源、强劲的算力基础以及众多优秀人才，在To C大模型领域具有明显的优势。未来，中国To C大模型将会迎来爆发式增长，并推动人工智能产业的快速发展。

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。