今日快讯！小镇谜案：冯绍峰陶虹联袂主演悬疑电影《黄雀在后》揭秘真相

小镇谜案：冯绍峰陶虹联袂主演悬疑电影《黄雀在后》揭秘真相

北京 - 由著名导演张艺谋执导，实力派演员冯绍峰和陶虹领衔主演的悬疑电影《黄雀在后》定档4月3日，将于全国各大影院上映。影片聚焦一个偏远小镇的离奇案件，讲述了小镇大众情人意外死亡后，引发的层层谜团和背后的真相较量。

冯绍峰在片中饰演小镇青年张天，陶虹则饰演小镇警局局长刘爱华。张天与小镇上的风云人物李兰(王鸥 饰) 关系暧昧，李兰的突然死亡令小镇陷入震惊。刘爱华负责调查此案，随着深入调查，她发现看似简单的案件背后暗藏着不可告人的秘密，张天也逐渐被卷入其中，成为关键人物。

除了冯绍峰和陶虹两位主演外，影片还集结了王千源、张译、欧阳娜娜等实力派演员，共同演绎这场小镇谜案。

错综复杂的剧情，引人入胜的推理

《黄雀在后》的故事发生在一个偏远的小镇，看似平静祥和的表面下，却暗藏着各种不为人知的秘密。李兰的死亡打破了小镇的平静，也揭开了每个人不为人知的另一面。

随着调查的深入，刘爱华发现每个嫌疑人都与李兰有着千丝万缕的关系，他们都有着各自的作案动机。而张天作为李兰的亲密接触者，也成为了警方的重点怀疑对象。

随着剧情的推进，一个个真相逐渐浮出水面，每个人都隐藏着自己的秘密，每个人都可能是凶手。影片的剧情跌宕起伏，扣人心弦，引领观众跟随刘爱华抽丝剥茧，一步步接近真相。

演技大比拼，实力派演员同台飙戏

冯绍峰和陶虹两位实力派演员的联袂主演，是影片的一大亮点。冯绍峰饰演的张天，外表阳光帅气，内心却复杂隐忍。陶虹饰演的刘爱华，睿智果敢，洞察秋毫。两位演员在片中展现了精湛的演技，将角色的内心世界刻画得淋漓尽致。

王千源、张译、欧阳娜娜等演员的加盟，也为影片增添了不少看点。王千源饰演的镇长表面儒雅，却暗藏心机。张译饰演的李兰丈夫深沉内敛，隐忍不发。欧阳娜娜饰演的李兰妹妹天真无邪，却意外发现了姐姐的秘密。

《黄雀在后》不仅仅是一部悬疑电影，更是一部人性剖析的佳作。影片通过对小镇众生的刻画，展现了人性的复杂和幽暗。相信这部电影一定能够带给观众不一样的观影体验。

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。