重点通报！戏比家强？吴京拍戏一年半没回家，谢楠坦言不易：理解并支持

戏比家强？吴京拍戏一年半没回家，谢楠坦言不易：理解并支持

北京 - 知名演员吴京以其硬汉形象和精湛的演技深受观众喜爱，然而鲜为人知的是，为了拍戏，他曾长达一年半没有回家。近日，吴京的妻子谢楠在某节目中谈及此事，坦言理解并支持丈夫的付出。

谢楠表示，吴京拍戏向来认真敬业，为了呈现最好的效果，他经常不辞辛苦，全身心投入到工作中。有一次，吴京为了拍摄一部电影，在剧组待了整整14个月，期间几乎没有回家看过一次家人。

长期的分离难免会带来一些问题。谢楠坦言，她也曾因为吴京长时间不在家而感到失落和孤独，但最终她选择理解和支持丈夫的决定。她说：“我知道他是在做自己喜欢的事，为了自己的梦想而努力奋斗，所以我应该支持他。”

吴京和谢楠的婚姻一直备受外界关注，他们相识多年，感情深厚。尽管工作繁忙，吴京也总是会尽量抽出时间陪伴家人。谢楠曾在微博上晒出吴京为孩子们做饭的照片，画面温馨感人。

吴京的敬业精神和谢楠的理解与支持，也感动了许多网友。有网友评论道：“吴京真的是一位好演员，为了拍戏付出了很多。他的妻子也很贤惠，能够理解和支持他。”

吴京和谢楠的经历也告诉我们，经营一段婚姻需要双方的共同努力和理解。在追求梦想的同时，也要兼顾家庭，只有夫妻同心协力，才能收获幸福美满的生活。

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。