最新报道！小米汽车强势开局：SU7累计交付突破2万台，6月目标破万指日可待

小米汽车强势开局：SU7累计交付突破2万台，6月目标破万指日可待

北京，2024年6月18日 - 小米汽车今日宣布，旗下首款量产车型小米SU7的累计交付量已于6月13日正式突破2万台大关，彰显了强劲的市场表现和用户认可。这标志着小米汽车在进军新能源汽车市场上取得了又一个重要里程碑。

稳步增长，销量持续攀升

小米SU7自2023年4月上市以来，凭借着出色的产品力、智能化体验和极具竞争力的价格，迅速 завоевал 市场青睐。数据显示，小米SU7在上市首月便取得了7058台的亮眼成绩，展现出强劲的市场号召力。

今年以来，小米SU7的销量持续攀升。据小米集团最新发布的2024年第一季度财报显示，截至2024年4月30日，已有88063台SU7系列汽车被预订。5月，小米SU7单月交付量突破1万台，再次印证了其市场热度。

产能提升，交付目标明确

为了满足不断增长的市场需求，小米汽车持续优化生产效率，并于6月启动双班生产模式。据悉，小米SU7的6月单月交付量有望突破1万台，继续刷新自身纪录。

展望未来，小米汽车表示，将继续加大产能投入，并积极拓展销售网络，预计到2024年底，销售服务网络将覆盖46个城市。同时，小米汽车还将加快产品创新，推出更多高品质智能电动汽车，为用户提供更加愉悦的出行体验。

小米SU7的成功表现，不仅展现了小米汽车在智能制造领域的强大实力，也为中国新能源汽车市场注入了新的活力。随着产品阵容的不断丰富和市场布局的持续拓展，小米汽车有望在未来取得更加亮眼的成绩。

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

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