最新报道！苹果重夺全球市值第一宝座：市值反超微软，AI成关键驱动因素

苹果重夺全球市值第一宝座：市值反超微软，AI成关键驱动因素

美国科技巨头苹果公司（AAPL.US）在6月13日收盘后的市值为3.285万亿美元，成功超越微软公司（MSFT.US）的3.282万亿美元，重回全球市值第一宝座。 这标志着苹果在与微软长达数月的市值争夺战中取得了最终胜利。

苹果股价在过去一周连续上涨，累计涨幅超过10%，主要原因是投资者对苹果未来业绩的信心增强。 投资者看好苹果的因素包括：

• 强劲的iPhone销售： 预计苹果将在今年发布的新款iPhone将再次成为爆款，推动公司营收和利润增长。
• 服务业务的增长： 苹果的服务业务，包括App Store、Apple Music和iCloud等，近年来一直保持着快速增长，已经成为苹果重要的盈利来源。
• 人工智能技术的突破： 苹果在人工智能领域投入了大量研发资金，并在近期取得了重大突破。** 投资者认为，苹果的人工智能技术将为公司带来新的增长机会。**

微软的股价在过去一周则有所下跌，主要原因是投资者对微软云计算业务的增长前景感到担忧。 微软云计算业务是公司近年来重要的增长动力，但近期其增长速度有所放缓，令投资者担忧。

苹果重回全球市值第一宝座，再次证明了其在科技行业的地位。 在全球经济增长放缓、通胀高企等不利因素影响下，苹果依然能够保持强劲增长，这足以证明其强大的抗风险能力。

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• 苹果重回巅峰：市值反超微软，AI成关键驱动因素
• 科技巨头争霸：苹果击败微软，重登全球市值第一
• 苹果强势回归：股价和市值双双上涨，彰显王者风范

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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