重大新闻！张馨予发文反对虐待动物：这是一场可怕的蝴蝶效应

张馨予发文反对虐待动物：这是一场可怕的蝴蝶效应

知名女星张馨予发文谴责虐待动物行为，呼吁社会关注动物保护，引发广泛共鸣。

5月24日，知名女星张馨予在微博上发文，强烈谴责了近日发生的某网红虐待猫事件。她表示，看到虐猫视频后感到非常震惊和愤怒，无法理解施暴者的心理。张馨予呼吁大家关注动物保护，并表示要抵制一切虐待动物的行为。

张馨予的微博发布后，迅速登上热搜榜，引发了众多网友的热议。很多网友都对虐猫事件表示愤怒和谴责，并呼吁严惩施暴者。也有不少网友表达了对动物保护的关注和支持。

除了张馨予之外，还有很多其他明星也纷纷发声，谴责虐待动物行为。

事件发生后，相关部门也迅速介入调查。目前，施暴者已被依法拘留。

动物是人类的朋友，理应得到尊重和保护。虐待动物不仅是违法行为，更是对生命的漠视。

我们呼吁每个人都应自觉抵制虐待动物行为，共同维护人与自然和谐共处的环境。

以下是对事件的几点思考：

• 虐待动物反映出施暴者心理的阴暗面。 那些对动物施暴的人，往往也容易对他人造成伤害。因此，我们应该对这类人群提高警惕，并加强对他们的心理疏导和教育。
• 动物保护需要全社会的共同努力。 我们每个人都应该从自身做起，拒绝购买野生动物制品，不随意丢弃宠物，并积极宣传动物保护知识。
• 相关法律法规需要进一步完善。 我们应该加强对动物保护的立法力度，并加大执法力度，为动物创造更加安全的环境。

相信通过全社会的共同努力，我们一定能够制止虐待动物行为，构建更加和谐的社会。

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。