深度聚焦！WWDC 2024：平淡开场，AI成压轴亮点

WWDC 2024：平淡开场，AI成压轴亮点

北京时间2024年6月11日讯，一年一度的苹果全球开发者大会（WWDC）于今日在美国加州库比蒂诺总部举行。苹果公司首席软件工程师Craig Federighi主持了本次大会，发布了iOS 17、iPadOS 17、macOS 14、watchOS 10以及tvOS 17等新版本操作系统，以及M2系列全新芯片。

总体而言，今年的WWDC前半场显得较为平淡，主要更新集中在系统细节和功能完善方面，缺乏重磅级创新亮点。然而，大会的最后，由苹果人工智能副总裁John Giannandrea介绍的AI技术更新，却为大会增添了不少光彩。

AI成最大亮点

在AI方面，苹果发布了多项新技术和更新，包括：

• 个性化语音助手Siri进一步升级，支持更多功能和更自然的交互方式。
• 全新的神经网络引擎Metal Neuro，大幅提升机器学习性能。
• 全新的AI框架Core ML 4，支持更多机器学习模型和应用场景。
• 全新的AI芯片A17 Bionic，专门为机器学习任务设计。

这些AI技术的更新，标志着苹果在AI领域取得了重大进展，并将为苹果未来的产品和服务带来更多可能性。

分析：苹果AI野心勃勃

从此次WWDC的AI展示来看，苹果在AI领域有着非常大的野心。苹果希望将AI技术应用于其所有产品和服务中，并以此为核心竞争力之一。

未来展望：AI将重塑苹果生态

随着AI技术的不断发展，苹果未来很可能会将AI应用于更多领域，例如自动驾驶、虚拟现实、增强现实等。AI有望重塑苹果的整个产品生态，并将苹果带入一个全新的时代。

除了上述内容之外，文章还可以加入以下内容：

• 对AI技术发展趋势的分析和预测。
• 对苹果AI技术未来应用的展望。
• 专家学者对苹果AI技术的看法和评价。

以下是一些可以参考的新闻来源：

• 新浪科技
• 腾讯科技
• 网易科技
• 凤凰科技
• 36氪

希望以上信息对您有所帮助。

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。