今日新闻！传统车企加速电动化转型：福特挖角科技巨头人才，研发经济型电动汽车

传统车企加速电动化转型：福特挖角科技巨头人才，研发经济型电动汽车

北京 - 随着全球汽车产业加速向电动化转型，传统车企们也纷纷加紧步伐，力争在新赛道占据一席之地。近日，据可靠消息，美国老牌车企福特汽车正积极从特斯拉、苹果等科技巨头公司挖角人才，以加快其经济型电动汽车的研发进程。

福特此举表明了其对电动车市场的坚定决心。近年来，特斯拉、苹果等科技公司在电动汽车领域取得了巨大成功，其产品在技术、设计和用户体验等方面都广受好评。为了缩短与这些科技巨头的差距，福特希望通过招募顶尖人才来提升自身在新能源领域的研发实力。

据悉，福特挖角的目标主要集中在软件工程、自动驾驶和电池技术等领域。这些领域都是电动汽车的核心技术，也是传统车企与科技巨头的竞争焦点。通过引进这些人才，福特希望能够在上述领域取得突破，打造出更具竞争力的电动汽车产品。

福特计划推出的经济型电动汽车将主要面向大众市场，售价将低于现有的Mustang Mach-E等车型。为了降低成本，福特将采用模块化的设计方案，并与宁德时代等电池厂商合作。

业内人士分析认为，福特此举是传统车企应对电动化转型的积极策略。通过招募科技人才，传统车企可以快速获取先进技术，并缩短产品研发周期。未来，随着越来越多的传统车企加入电动车市场，竞争将更加激烈。谁能在新技术、新产品和新模式方面取得突破，谁就将赢得最终胜利。

以下是一些关于福特汽车研发经济型电动汽车的更多细节：

• 福特计划投资数十亿美元用于电动汽车研发。
• 福特将在未来几年推出多款经济型电动汽车。
• 福特将与全球电池厂商合作，确保电池供应。
• 福特将建设自己的充电网络，为用户提供便利。

福特汽车的电动化战略能否成功还有待观察，但其积极的态度值得肯定。相信在不久的将来，我们将会看到更多来自传统车企的优秀电动汽车产品。

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。