新消息！苹果稳居中国AI手机市场榜首，小米紧随其后

苹果稳居中国AI手机市场榜首，小米紧随其后

北京 - 2024年6月17日 - 根据市场调研机构Canalys发布的最新数据，苹果以570万台的出货量和48%的市场份额，稳居2024年第一季度中国AI手机市场榜首。小米紧随其后，排名第二，出货量为320万台，市场份额为27%。

Canalys分析师指出，苹果在AI手机市场取得成功，主要得益于其强大的硬件研发实力和在高端市场的优势。苹果的旗舰产品配备了强大的端侧生成式AI推理硬件算力，为用户提供卓越的AI体验。此外，苹果在软件层面也进行了积极布局，推出了iOS 16等支持生成式AI功能的操作系统。

小米在AI手机市场同样表现强劲，其性价比优势和对年轻用户的精准营销策略，使其获得了大批消费者的青睐。小米的AI手机产品线丰富，涵盖了从入门级到高端的各个价位段，能够满足不同消费者的需求。

其他位居中国AI手机市场前五的厂商还包括vivo、OPPO和荣耀。这三家厂商的市场份额分别为18%、15%和12%。

Canalys预计，2024年将是AI手机爆发的元年，全球AI手机的渗透率将达到16%。随着AI技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，AI手机将成为未来智能手机市场的主流趋势。

以下是Canalys发布的中国AI手机厂商排名

排名厂商出货量 (百万台)市场份额 (%)1苹果5.748%2小米3.227%3vivo2.118%4OPPO1.815%5荣耀1.412%drive_spreadsheetExport to Sheets

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。