特写独家！黑粉登报郑重向喻言道歉：网络并非法外之地

黑粉登报郑重向喻言道歉：网络并非法外之地

北京 - 2024年6月17日，近日，曾因在网络上发表恶意言论攻击知名艺人喻言的网友@某某某，在某报刊上刊登了道歉声明，郑重向喻言女士以及所有受到网络暴力伤害的人致歉。

@某某某在声明中表示，自己因一时冲动，在网络上发表了大量不实言论，对喻言女士造成了严重伤害。他深刻认识到自己的错误，并表示愿意承担一切法律责任。

@某某某的道歉声明，在网络上引起了广泛关注。许多网友表示，网络并非法外之地，任何人都应该对自己的言行负责。同时，也有网友呼吁，要加强网络监管，净化网络环境，避免类似事件再次发生。

喻言女士方面表示，已接受@某某某的道歉，并希望以此为契机，呼吁大家文明上网，理性表达，共同营造一个更加健康的网络环境。

事件回顾

2023年，喻言女士参加某选秀节目，最终获得出道位。然而，在节目播出期间，喻言女士却遭到了一些网友的恶意攻击。这些网友在网络上散布不实言论，对喻言女士进行人身攻击，严重损害了她的名誉。

喻言女士曾多次呼吁这些网友停止攻击，但无济于事。最终，她选择通过法律手段维护自己的合法权益。

警示意义

@某某某的道歉，是对喻言女士以及所有受到网络暴力伤害的人的慰藉。同时也给那些妄图在网络上肆意妄为的人敲响了警钟。

网络并非法外之地，任何人都应该对自己的言行负责。我们要文明上网，理性表达，共同营造一个更加健康的网络环境。

相关链接

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延伸阅读

• 如何应对网络暴力？ [移除了无效网址]
• 网络暴力如何影响受害者？

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。