重大新闻！海马汽车：资产变卖难掩颓势 氢能故事黯然失色

海马汽车：资产变卖难掩颓势 氢能故事黯然失色

北京 - 2024年6月18日，海马汽车再次向关联方出售资产，获利超2亿元。这一举动不禁让人质疑，这家曾经风光一时的汽车企业，如今为何沦落至此？

海马汽车的困境并非一朝一夕形成。自2017年起，随着新能源汽车的快速发展，传统车企面临着巨大的竞争压力。海马汽车也未能幸免，销量开始大幅下滑。为了维持经营，海马汽车不得不通过出售资产来获取现金流。

然而，资产变卖并不能解决海马汽车的根本问题。数据显示，2023年海马汽车的月均销量不足700台，在自主品牌中垫底。究其原因，除了竞争加剧之外，海马汽车的产品力不足也是一个重要因素。

近年来，海马汽车一直将氢能源汽车视为发展的重点方向。然而，氢能源汽车目前仍处于产业化初期，市场规模有限，且基础设施建设滞后。海马汽车在氢能源领域的投入收效甚微，反而拖累了自身的经营。

如今，海马汽车的未来似乎蒙上了一层阴影。如果不能尽快找到扭转颓势的办法，这家曾经的自主品牌明星恐将就此陨落。

以下是对新闻主题的扩充：

• 海马汽车的销量下滑不仅受到竞争加剧的影响，也与其自身的产品力不足有关。
• 海马汽车将氢能源汽车视为发展的重点方向，但收效甚微，反而拖累了自身的经营。
• 海马汽车的未来前景不容乐观，如果不能尽快找到扭转颓势的办法，恐将就此陨落。

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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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