重点通报！《狂飙》热播后，“老默”冯兵成香饽饽：希望演绎更多正面角色

《狂飙》热播后，“老默”冯兵成香饽饽：希望演绎更多正面角色

北京讯 由中央电视台出品，爱奇艺、优酷联合出品的扫黑除恶题材剧集《狂飙》自开播以来热度居高不下，该剧中冯兵饰演的“老默”一角更是引发了广泛讨论。沉默寡言、隐忍克制、眼神杀气腾腾，却对女儿爱入骨髓，老默这个复杂的人物形象给观众留下了深刻印象。

冯兵毕业于北京电影学院，是一名有着16年军龄的退役军人。此前，他曾在多部影视作品中饰演过反派角色，但都没有像老默这样给观众留下如此深刻的印象。冯兵坦言，老默这个角色与他本人的性格差距很大，但他却在老默身上看到了与自己相似的地方，那就是执着。“认定一件事就会全力以赴地去做。”

《狂飙》的热播让冯兵终于迎来了事业上的春天。剧集播出后，他收到了很多剧本邀约，但他并没有急于接戏，而是认真挑选剧本，希望能够遇到像老默一样有血有肉的角色。

“演了这么多年的反派，我也想尝试一下演正面角色。”冯兵说，“希望观众能够看到不一样的冯兵。”

冯兵的演艺经历告诉我们，只要坚持不懈地努力，就一定能够迎来自己的高光时刻。期待他在未来能够带给我们更多精彩的作品。

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。