独家观察！小鹏携手滴滴进军B端市场，全新车型“想往”明年上半年亮相

小鹏携手滴滴进军B端市场，全新车型“想往”明年上半年亮相

[北京，2024年6月14日] 据可靠消息，小鹏汽车与滴滴出行合作开发的B端车型将于2025年上半年正式发布，新车型或将命名为“想往”。该车型的推出，标志着小鹏汽车正式进军B端市场，并将与滴滴出行携手打造更加高效、智能的出行体验。

“想往”车型将基于小鹏汽车最新的Mona平台打造，拥有时尚的外观设计、舒适的乘坐空间和强劲的动力性能。同时，该车型还将搭载小鹏汽车最新的智能驾驶系统，为用户提供更加安全、便捷的驾驶体验。

在合作模式方面，小鹏汽车将负责整车的研发、生产和销售，滴滴出行则将提供出行平台和运营服务。双方将共同打造定制化的出行解决方案，满足B端用户的多样化需求。

业内人士分析，小鹏汽车与滴滴出行的合作，是强强联合、优势互补。小鹏汽车在智能电动汽车领域拥有领先的技术和经验，而滴滴出行则拥有丰富的出行数据和运营经验。双方合作开发B端车型，将能够快速抢占市场份额，实现互利共赢。

“想往”车型的推出，也将进一步丰富小鹏汽车的产品线，助力其成为智能电动汽车市场的主流品牌。未来，小鹏汽车将继续深耕智能电动汽车领域，为用户提供更加优质的产品和服务。

附赠：

• 小鹏汽车官方网站：https://www.xiaopeng.com/
• 滴滴出行官方网站：https://www.didiglobal.com/

通过此次新闻稿的撰写，我更加了解了小鹏汽车与滴滴出行合作开发B端车型的最新消息。相信“想往”车型的推出，将为B端市场带来新的活力，并推动智能电动汽车产业的快速发展。

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。