深度聚焦！小米 SU7 OTA 升级再添利器：城市领航辅助功能开通 10 城，全新小憩模式舒享旅途

小米 SU7 OTA 升级再添利器：城市领航辅助功能开通 10 城，全新小憩模式舒享旅途

北京，2024 年 6 月 17 日 - 今日，小米汽车宣布，旗下 SU7 系列车型迎来 OTA 升级，版本号为 1.2.0。此次升级带来了多项新功能和体验优化，其中最引人注目的是城市领航辅助功能的上线，以及驻车空间新增的“小憩模式”。

城市领航辅助功能率先在北京、上海、广州、深圳、杭州、武汉、成都、西安、南京和苏州十城的核心区域开放，为满足“智能驾驶安全里程”条件的用户提供更加便捷、智能的驾驶体验。该功能可帮助车辆在城市道路上自动完成跟车、变道、限速等操作，有效减轻驾驶员负担，提升驾驶安全性。

**“小憩模式”**则为用户提供了车内休憩的新选择。在驻车状态下，用户可通过车机或手机启动该模式，车内空调、座椅、灯光等将自动调整至舒适状态，同时提供舒缓的音乐和氛围灯，帮助用户放松身心，享受惬意的休憩时光。

此外，此次升级还对人车家全生态体验进行了优化，包括：

• 支持导入更多米家智能设备，如灯光、窗帘、环境和摄像机等；
• 优化小米手机与车机的互联体验，可在手机地图应用中直接将位置分享至车机；
• 提升后排乘客娱乐体验，支持后排 Pad 使用高德地图、百度地图、美团和大众点评等应用。

小米汽车表示，将持续致力于为用户提供更加智能、安全、舒适的驾乘体验，未来还将陆续推出更多新功能和服务，敬请期待。

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。