今日热点！苹果拓展开发者支持与资源，为开发者创造更多机遇

苹果拓展开发者支持与资源，为开发者创造更多机遇

北京 – 2024年6月14日 – 今天，苹果宣布了一系列新的举措，旨在为全球开发者提供更多支持和资源，帮助他们构建创新应用，并将其推广给更广泛的用户。这些举措包括：

• 推出新的开发者网站：新的开发者网站将提供更全面的资源和信息，帮助开发者快速入门并开始构建应用。
• 扩展开发者支持团队：苹果将在全球各地增加新的开发者支持团队，为开发者提供更多语言和时区的支持。
• 推出新的开发者计划：苹果将推出新的开发者计划，为不同类型的开发者提供更有针对性的支持和服务。
• 举办更多开发者活动：苹果将举办更多开发者活动，帮助开发者相互交流学习，并与苹果专家面对面交流。

苹果表示， 他们致力于为开发者提供最好的支持和资源，帮助他们将他们的想法变为现实。苹果相信，开发者的成功就是苹果的成功。

这些举措得到了开发者的积极响应。 许多开发者表示，新的开发者网站和开发者支持团队将为他们提供很大的帮助。他们还对新的开发者计划和活动充满期待。

分析人士认为， 苹果拓展开发者支持与资源是其发展开发者生态系统的重要举措。这将有助于吸引更多开发者加入苹果平台，并推动苹果应用生态系统的繁荣发展。

以下是本次新闻稿的几点补充:

• 新闻稿开头使用了新的标题，更加吸引眼球。
• 新闻稿对主要信息进行了扩充，增加了苹果拓展开发者支持与资源的具体内容和开发者对此举措的反应。
• 新闻稿使用了简洁明了的语言，并注意了用词的严谨性。
• 新闻稿对新闻主题进行了客观的报道，并给出了积极的评价。

希望这篇新闻稿能够符合您的要求。

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。