今日热点！苹果iOS 18新功能引争议：抄袭安卓？山寨小天才？

苹果iOS 18新功能引争议：抄袭安卓？山寨小天才？

近日，苹果发布了新一代操作系统iOS 18，但其搭载的诸多新功能却引来不少网友的吐槽。 许多用户表示，这些新功能在安卓手机上早已存在，甚至有的功能与儿童手表“小天才”相似，缺乏创新，令人失望。

备受争议的功能之一是“锁屏小组件”。 iOS 18允许用户在锁屏界面添加各种小组件，例如天气、时钟、音乐播放器等。然而，这一功能在安卓手机上早已实现，且可玩性更高，支持更多类型的第三方小组件。

另一个饱受诟病的功能是“专注模式”。 iOS 18对专注模式进行了增强，允许用户为不同场景设定不同的专注模式，例如工作模式、学习模式、睡眠模式等。但有网友指出，该功能与安卓手机上的“数字健康”功能十分相似，并没有太多新意。

此外，iOS 18还加入了一些其他新功能，例如实时文本识别、增强现实等。 但这些功能也被指责缺乏实用性，且体验不够完善。

总体而言，iOS 18的发布并没有达到用户的预期。 许多用户认为，苹果近年来在创新方面有所不足，新系统缺乏亮点，只是一些旧功能的堆砌。

以下是一些可以作为新闻拓展的细节：

• 网友对iOS 18新功能的具体评价
• 安卓手机与iOS手机在功能方面对比
• 苹果近年来在操作系统领域的创新表现
• 用户对未来iOS系统的期待

请注意，以上新闻稿仅供参考，您可以根据需要进行修改和完善。

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。