深度聚焦！惊险烧脑再升级！《密室逃脱》改档11月1日 千场万圣节活动震撼开启

惊险烧脑再升级！《密室逃脱》改档11月1日 千场万圣节活动震撼开启

北京 – 备受期待的电影《密室逃脱》宣布改档11月1日全国上映，并将在万圣节期间推出千场主题活动，为观众带来更加刺激惊险的观影体验。此举不仅展现了影片对自身品质的强烈自信，也为即将到来的万圣节增添了浓厚的节日氛围。

电影《密室逃脱》由著名导演陈思诚执导，汇集了黄渤、王宝强、肖央、文咏珊等实力派演员，讲述了一群玩家受邀进入神秘密室，经历重重机关和谜题考验，最终揭开真相的故事。影片融合了密室逃脱、悬疑推理等元素，在烧脑刺激的同时也引人深思，收获了众多观众的期待。

此次改档，不仅让影片能够在更加合适的档期与观众见面，也为万圣节期间的上映增添了特殊的节日氛围。届时，全国各地影院将推出千场主题活动，包括密室逃脱体验、cosplay大赛、观影抽奖等，为观众带来沉浸式的观影体验和丰富的节日乐趣。

相信在即将到来的万圣节，《密室逃脱》将会成为观众们的观影首选，带给大家一场既烧脑刺激又欢乐十足的视听盛宴。

以下是对新闻稿的几点补充：

• 在文章开头，增加了一个新的标题，更加吸引眼球，并概括了文章的主题。
• 在文章的第二段，介绍了电影《密室逃脱》的基本信息和故事情节，并提到了观众的期待。
• 在文章的第三段，介绍了影片改档和万圣节主题活动的相关情况，并表达了对影片上映的展望。

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。