今日观察！《志愿军：雄兵出击》新浪潮论坛：致敬英雄，重温历史

《志愿军：雄兵出击》新浪潮论坛：致敬英雄，重温历史

北京 - 5月27日，由海浪电影周和新浪娱乐联合主办的新浪潮论坛在秦皇岛举行。本次论坛以“战争与史诗”为主题，邀请电影《志愿军：雄兵出击》总制片人傅若清，导演陈凯歌，美术指导陆苇，领衔主演辛柏青、朱一龙、张子枫畅谈影片的幕后故事，并分享了他们对志愿军精神的理解。

论坛上，主创团队首先回顾了电影《志愿军：雄兵出击》的创作历程。傅若清表示，影片的创作灵感来源于他本人对朝鲜战争的深刻感悟。他希望能通过这部电影，向那些为国捐躯的志愿军英雄致敬，并弘扬他们的爱国主义精神和革命英雄主义精神。

陈凯歌导演则分享了他对电影战争场面的创作理念。他表示，他希望通过逼真的战争场面，让观众能够感受到战场的残酷和志愿军战士的英勇无畏。

美术指导陆苇介绍了影片的美术设计风格。他表示，他希望通过电影中的美术设计，展现出志愿军战士的战斗意志和精神风貌。

领衔主演辛柏青、朱一龙、张子枫也分享了他们在拍摄电影过程中的心得体会。他们表示，为了更好地诠释志愿军战士的角色，他们做了大量的功课，并付出了很大的努力。

在论坛的最后，主创团队和嘉宾们共同呼吁观众们要珍惜和平，铭记历史，弘扬志愿军精神。

新闻亮点：

• 论坛以“战争与史诗”为主题，探讨了电影《志愿军：雄兵出击》的创作历程、战争场面、美术设计和演员表演等方面。
• 主创团队和嘉宾们分享了他们对志愿军精神的理解，并呼吁观众们珍惜和平，铭记历史。
• 论坛为观众们提供了一次了解电影《志愿军：雄兵出击》和志愿军精神的机会。

新闻意义：

• 新闻报道了新浪潮论坛上电影《志愿军：雄兵出击》主创团队和嘉宾们分享的幕后故事和心得体会。
• 新闻弘扬了志愿军精神，具有重要的现实意义。

参考资料：

• 《志愿军：雄兵出击》新浪潮论坛还原历史细节

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。