特写特讯！蔚来二季度交付量强势增长 预计达5.4万至5.6万台 同比增幅超130%

蔚来二季度交付量强势增长 预计达5.4万至5.6万台 同比增幅超130%

上海 - 2024年6月6日，蔚来发布了2024年第二季度交付指引，预计交付量将达5.4万至5.6万台，同比增长129.6%至138.1%。这一成绩展现出蔚来强劲的发展势头，以及其在中国新能源汽车市场的地位不断巩固。

强劲增长势头彰显市场竞争力

蔚来二季度交付量预计强势增长，充分体现了其产品力的不断提升和市场需求的持续旺盛。蔚来旗下车型以其出色的性能、智能化的体验和优质的服务，赢得了广大消费者的认可。特别是新车型ES7的上市，进一步丰富了蔚来产品线，为消费者提供了更多选择。

持续创新引领行业发展

蔚来始终坚持以用户为中心，不断进行产品创新和技术研发。在智能化领域，蔚来NOP领航辅助系统持续迭代升级，为用户带来更加安全舒适的驾驶体验。在电池技术方面，蔚来也取得了重大突破，其研发的固态电池技术有望实现量产，进一步提升电动汽车的续航里程和安全性能。

坚定布局海外市场 迈向全球化发展

蔚来积极布局海外市场，加速全球化发展。目前，蔚来已在挪威、德国、荷兰等多个国家和地区建立销售和服务网点，并计划于今年进入美国市场。蔚来海外业务的快速拓展，将进一步提升其全球品牌影响力，助力其成为全球智能电动汽车的领军企业。

结语

蔚来二季度交付量预计强势增长，充分展现了其在中国新能源汽车市场的地位不断巩固。未来，蔚将继续坚持以用户为中心，不断进行产品创新和技术研发，为用户提供更加优质的产品和服务，并加速全球化发展，迈向成为全球智能电动汽车的领军企业。

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。