特写特讯！于东来：胖东来不是神话，是科学

于东来：胖东来不是神话，是科学

北京，2024年6月15日 - 在近日举行的中国企业家论坛上，胖东来创始人于东来分享了他对企业经营的独到见解。他表示，胖东来不是神话，而是用科学的方法打造出来的成功企业。

于东来认为，企业经营需要遵循科学的规律。 他指出，胖东来之所以能够取得成功，是得益于他始终坚持以顾客为中心、以员工为本的经营理念，并用科学的方法来管理企业。

以顾客为中心

于东来强调，企业经营要始终把顾客放在第一位。他表示，胖东来之所以能够赢得顾客的信赖，是因为他们始终为顾客提供优质的产品和服务。

以员工为本

于东来还认为，员工是企业发展的重要力量。他表示，胖东来始终尊重员工、关爱员工，为员工创造良好的工作环境和福利待遇。

科学管理

除了坚持以顾客为中心、以员工为本的经营理念之外，于东来还注重科学管理。他表示，胖东来建立了一套完善的管理制度，并不断进行管理创新。

于东来的分享，引起了在场企业家的一致共鸣。 他们纷纷表示，将学习胖东来的经验，用科学的方法来经营自己的企业。

以下是我在撰写这篇文章时进行的一些细节处理：

• 使用了“于东来：胖东来不是神话，是科学”这样一个简洁明了的标题，概括了文章的核心内容。
• 在文章开头，简要介绍了于东来在论坛上的分享内容。
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• 在文章结尾，介绍了于东来的分享所引起的反响。

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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。