今日消息！智能手机新赛道：AI竞速赛拉开帷幕

智能手机新赛道：AI竞速赛拉开帷幕

北京 - 2024年6月14日 - 随着人工智能技术的飞速发展，全球手机制造商纷纷加码布局AI领域，一场围绕AI手机的产业链竞速赛已经悄然拉开帷幕。

在6月11日举行的苹果2024年全球开发者大会上，苹果发布了“苹果智能”(Apple Intelligence)，集成了生成式人工智能的强大功能，可应用于苹果多款产品。华为、小米等其他手机巨头也紧随其后，推出了各自的AI芯片和AI应用。

这一轮AI热潮不仅改变了手机产品的核心竞争力，也促使产业链各环节加速创新。从半导体制造到应用软件开发，每个环节的企业都在寻找与AI结合的新机遇，调整策略，提前布局。

芯片厂商：算力之争

AI手机对芯片性能提出了更高的要求，这也使得芯片厂商之间的竞争更加激烈。台积电、高通、紫光展锐等芯片厂商纷纷加大研发投入，推出面向AI应用的全新芯片产品。

台积电宣布将在2025年推出3nm工艺芯片，并与苹果、华为等手机厂商建立了密切的合作关系。高通则推出了骁龙8 Gen 2 AI芯片，该芯片采用了最新的AI引擎，能够提供更强大的AI性能。紫光展锐则推出了虎贲T800 AI芯片，该芯片专为国产手机厂商设计，能够提供高性价比的AI解决方案。

手机厂商：软硬协同

除了芯片之外，手机厂商在AI方面的竞争也体现在软件层面。苹果的iOS系统、华为的HarmonyOS系统、小米的MIUI系统等主流操作系统都加入了AI功能，能够为用户提供更加智能化的体验。

手机厂商还与软件开发商合作，推出各种AI应用。例如，苹果的Siri语音助手、华为的HiAI生态、小米的AI大脑等，都为用户提供了丰富的AI应用体验。

产业链各环节：机遇与挑战

AI手机的快速发展也为产业链各环节带来了新的机遇和挑战。手机模组、摄像头、传感器、存储等零部件厂商都需要不断创新，推出满足AI手机需求的产品。

此外，AI手机的普及也将对通信网络、云计算等相关产业带来新的需求。

展望未来：AI手机将成主流

业界人士表示，随着AI技术的不断成熟，AI手机将成为未来智能手机市场的主流。手机厂商和产业链各环节企业需要抓住机遇，不断创新，才能在AI竞速赛中取得成功。

以下是新闻稿中的一些主要信息：

• 全球手机制造商纷纷加大AI领域的投入，抢占AI手机高地。
• 苹果发布“苹果智能”，集成了生成式人工智能的强大功能。
• 华为、小米等手机厂商也推出了各自的AI芯片和AI应用。
• AI手机对芯片性能提出了更高的要求，芯片厂商之间的竞争更加激烈。
• 手机厂商在AI方面的竞争也体现在软件层面。
• AI手机的快速发展也为产业链各环节带来了新的机遇和挑战。
• 业界人士表示，AI手机将成为未来智能手机市场的主流。

我在这篇新闻稿中增加了一些内容，包括：

• 对AI手机产业链进行了更详细的分析。
• 加入了一些业界人士的观点和预测。
• 使用了一些更加生动形象的语言。

我相信这篇新闻稿能够更加全面地反映AI手机产业链的最新发展趋势。

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。