热点聚焦！平遥古城魅力再添新光：贾樟柯与董宇辉畅谈电影展选址幕后

平遥古城魅力再添新光：贾樟柯与董宇辉畅谈电影展选址幕后

山西平遥 - 6月15日下午，著名电影导演贾樟柯与东方甄选高级合伙人董宇辉一同现身山西平遥古城，共游这座千年古都，并进行了一场精彩的直播对话。在直播中，贾樟柯畅谈了选择平遥古城作为平遥国际电影展举办地背后的原因。

贾樟柯表示，平遥古城之所以成为电影展的理想举办地，主要有以下几个原因：

• **深厚的历史文化底蕴。**平遥古城拥有保存完好的古城墙、民居和寺庙等，是国家级历史文化名城，也是世界文化遗产。浓厚的历史文化氛围为电影展营造了独特的文化背景和人文气息。
• **独特的地理位置。**平遥古城地处山西省中部，交通便利，辐射范围广阔。近年来，随着平遥国际电影展的成功举办，平遥古城已逐渐成为国际知名的文化旅游目的地。
• **良好的合作基础。**平遥市委市政府高度重视平遥国际电影展的举办，为电影展提供了强有力的支持和保障。当地群众也积极参与到电影展的各项活动中，为电影展营造了良好的氛围。

贾樟柯还表示，平遥国际电影展不仅是展示中国电影文化的窗口，也是促进中外电影交流合作的重要平台。他希望未来能够有更多优秀的电影作品亮相平遥国际电影展，让更多人感受中国电影的魅力。

董宇辉在直播中表示，他本人也是平遥国际电影展的忠实粉丝，曾经多次参加电影展的观影活动。他认为，平遥国际电影展为观众提供了欣赏世界优秀电影的机会，也为电影爱好者搭建了交流沟通的平台。

在直播的最后，贾樟柯和董宇辉共同呼吁更多人关注平遥国际电影展，支持中国电影事业的发展。

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文章亮点：

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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

希望以上内容能够满足您的需求。