深度解读！00后唱作人周恩洋新曲《我要飞起来在千米外》上线，解锁全新音乐风格

00后唱作人周恩洋新曲《我要飞起来在千米外》上线，解锁全新音乐风格

2023年2月8日 - 00后唱作人周恩洋Killa携全新单曲《我要飞起来在千米外》强势登陆各大音乐平台。这首歌曲延续了周恩洋以往的旋律说唱风格，并在基础上进行了大胆创新，展现出他更加成熟的音乐驾驭能力和独特的个人魅力。

活力四射的旋律，动感十足的节奏

《我要飞起来在千米外》是一首充满活力和正能量的歌曲。歌曲以轻快的旋律和动感十足的节奏开场，一下就将听众带入了一个充满朝气和希望的氛围中。副歌部分朗朗上口，歌词简单却直击人心，唱出了年轻人勇于追梦、敢于拼搏的精神。

突破自我的演绎，彰显鲜明个性

在演唱方面，周恩洋也突破了以往的演绎方式，加入了更多情感和力量。他的唱腔充满感染力，将歌曲中所要传递的情绪完美地表达了出来。此外，他还加入了一些个性的唱法，让歌曲更加灵动和丰富。

解锁新曲风，展现无限潜力

《我要飞起来在千米外》的上线，不仅标志着周恩洋在音乐道路上的又一次突破，也展现了他无限的潜力。相信在未来，周恩洋会带给我们更多惊喜，让我们拭目以待。

除了以上内容，这篇新闻稿还提到了以下几点：

• 歌曲在各大音乐平台获得了热烈反响，迅速登上了多个新歌榜单。
• 许多业内人士对这首歌曲给予了高度评价，称赞它是周恩洋音乐生涯的一个重要转折点。
• 周恩洋表示，这首歌曲是送给所有追梦人的，希望能够激励大家勇往直前，实现自己的梦想。

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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。