特写特讯！NCT楷灿因身体原因暂时缺席行程，粉丝送祝福盼早日康复

NCT楷灿因身体原因暂时缺席行程，粉丝送祝福盼早日康复

北京讯 据SM娱乐公司今日发布的官方公告，NCT成员楷灿因身体原因将暂时缺席后续行程。公告表示，楷灿近期出现身体不适，经医务人员诊断需要休息和调养。为了让楷灿能够专心休养，公司决定让他暂停所有工作，待身体恢复后再回归。

楷灿的缺席消息令粉丝们感到担忧，纷纷留言送上祝福，希望他能够早日康复。许多粉丝也表示理解公司的决定，并呼吁大家不要过度关注楷灿的病情，给予他更多空间和时间静养。

楷灿是韩国男子组合NCT的成员，也是NCT小分队NCT U和NCT Dream的成员之一。他以帅气的外貌和出色的唱跳实力深受粉丝喜爱。近年来，楷灿还积极参与演戏和综艺节目，展现了多方面的才能。

楷灿的突然缺席对于NCT的粉丝们来说无疑是一个遗憾。但相信在大家的关心和支持下，楷灿一定能够早日康复，并带着更加健康的面貌回归舞台。

以下是对新闻内容的扩充：

• 楷灿一直以积极阳光的形象示人，此次因病缺席行程也让粉丝们感到心疼。不少粉丝表示，楷灿平时工作非常努力，也十分注重健康，此次生病可能是由于过度劳累所致。
• 楷灿的缺席也对NCT的后续行程造成了一定的影响。据悉，NCT原计划于下月举办世界巡回演唱会，但由于楷灿的缺席，演唱会的部分行程可能需要进行调整。
• 尽管如此，粉丝们依然表示会一直支持NCT，并期待楷灿能够早日回归。

以下是一些新的标题建议：

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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

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