新消息！汽车市场战火升级：车企大佬们隔空喊话，价格战硝烟弥漫

汽车市场战火升级：车企大佬们隔空喊话，价格战硝烟弥漫

北京 – 2024年6月14日 – 近日，随着汽车市场竞争的日益激烈，车企大佬们也纷纷加入了“价格战”的阵营。一石激起千层浪，业内人士对这一现象展开了热议。

首先发声的是华为常务副总裁、智能汽车BU总裁余承东。 他在一次公开活动中表示，一些新能源车企靠低价竞争获取市场份额，这种行为是“无底洞”，并最终会导致行业整体质量下降和安全问题频发。

余承东的言论迅速引燃了舆论。 许多人认同余承东的观点，认为低价竞争不是新能源汽车发展的长远之道。也有部分人认为，价格战是市场竞争的必然结果，消费者也从中受益。

随后，广汽集团董事长曾庆洪也加入了“战局”。 他表示，广汽埃安也将在近期推出20万元以下的新能源车型，以进一步降低市场门槛。

曾庆洪的表态，似乎是对余承东“无底洞”论的回应。 他认为，新能源汽车的价格应该更加亲民，才能让更多消费者享受到智能出行的乐趣。

两大车企大佬的隔空喊话，将汽车市场的“价格战”推向了新的高潮。 有业内人士分析认为，在竞争日益激烈的环境下，车企们通过价格战来抢夺市场份额，已经成为一种普遍的现象。

然而，价格战也并非没有弊端。 过度的价格竞争，会导致企业利润空间缩窄，研发投入减少，最终影响产品质量和安全。

因此，业内人士呼吁，车企们应该在价格竞争的同时，也要注重产品质量和创新。 只有这样，才能在竞争中立于不败之地，为消费者提供更加优质的产品和服务。

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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。