实时热点！百度搜索大招“AI志愿助手”上线：精准预测大学录取，助力考生圆梦

百度搜索大招“AI志愿助手”上线：精准预测大学录取，助力考生圆梦

高考落下帷幕，考生们的心绪也随着考卷的提交而忐忑不安。金榜题名固然可喜，但如何选择合适的大学和专业，却成了许多考生和家长的难题。为了帮助考生更好地进行志愿填报，百度搜索今年推出了大模型升级版高考服务，其中“AI志愿助手”功能尤为亮眼，受到了广泛关注。

大数据赋能，精准预测录取结果

“AI志愿助手”利用百度强大的AI大模型和海量高考数据，能够对考生的高考成绩进行综合分析，并结合历年录取数据、院校招生政策等因素，精准预测考生被目标院校录取的概率。考生只需输入自己的高考成绩和目标院校、专业，即可获得详细的预测结果，包括录取概率、排名区间等信息。

智能对话，提供个性化志愿方案

除了精准预测录取结果之外，“AI志愿助手”还可以提供个性化的志愿填报方案。考生可以通过自然语言与智能体进行对话，咨询有关高考政策、志愿填报细节、院校专业选择等方面的问题。智能体能够快速理解考生的需求，并结合权威数据给出准确的答案，帮助考生制定适合自身情况的志愿方案。

权威信息，助力考生了解大学

为了帮助考生更好地了解大学，百度搜索还整合了来自知名高校和专业机构的数据资源。考生可以通过百度搜索高校名称、专业或学校排名等内容，获取有关大学的基本情况、各专业就业方向及排名、薪资水平及性别比例等信息，帮助考生全面了解大学情况，做出更理智的选择。

考生点赞，称赞“AI志愿助手”实用

“AI志愿助手”的推出，受到了广大考生和家长的欢迎。许多考生表示，该功能非常实用，能够帮助他们更好地进行志愿填报。一位考生表示：“我用‘AI志愿助手’预测了一下自己被目标院校录取的概率，结果基本符合我的预期。这让我对填报志愿有了更大的信心。”

专家认为，大数据和AI技术的应用，将为高考服务带来革命性变革

高考志愿填报是一项复杂而重要的工作，传统的志愿填报方式往往耗时费力，且结果不够精准。大数据和AI技术的应用，为高考服务提供了新的思路和方法。“AI志愿助手”的上线，标志着高考服务进入了智能化时代。专家认为，随着大数据和AI技术的不断发展，未来将会有更多智能化高考服务应用落地，为考生提供更加精准、便捷的服务，助力考生圆梦大学。

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。