最新快讯！AirPods 4 即将登场：期待已久的升级亮点汇总

AirPods 4 即将登场：期待已久的升级亮点汇总

时隔两年多，备受期待的 AirPods 4 终于要来了！ 近日，关于 AirPods 4 的消息频频曝光，新一代无线耳机将带来哪些令人惊喜的升级？下面就让我们一起来盘点一下。

1. 外观设计：全新造型更舒适

有消息称，AirPods 4 将采用全新的入耳式设计，耳机柄会更短更粗，耳机主体也将更加贴合耳廓，带来更加舒适的佩戴体验。此外，新耳机还可能会提供多种颜色选择，满足不同用户的审美需求。

2. 音质表现：提升沉浸感

据悉，AirPods 4 将搭载全新的音频芯片，支持空间音频和杜比 全景声等功能，带来更加沉浸式的聆听体验。同时，新耳机还可能会改善低音表现，为用户带来更震撼的听觉感受。

3. 主动降噪：嘈杂环境也能静享音乐

AirPods 4 的最大亮点之一，就是备受期待的主动降噪功能。据爆料，新耳机将首次配备主动降噪功能，能够有效过滤周围环境噪音，让用户在嘈杂环境中也能静享音乐。

4. 健康监测：更懂你的身体

AirPods 4 有望加入体温监测功能，通过耳机传感器检测用户的体温变化，并提供相关数据。此外，新耳机还可能会支持心率监测等功能，帮助用户更好地了解自己的健康状况。

5. 续航能力：持久使用无忧

AirPods 4 的充电盒预计将支持 MagSafe 磁吸充电，并提升电池容量，带来更持久的续航能力。

总体而言，AirPods 4 的升级还是相当全面的，不仅在外观、音质、功能等方面都有所提升，还加入了备受期待的主动降噪功能，相信能够为用户带来更加出色的使用体验。

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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。