独家观察！特斯拉大手笔采购英伟达芯片：加速人工智能布局

特斯拉大手笔采购英伟达芯片：加速人工智能布局

北京讯 据来自多家媒体的报道，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克近日表示，特斯拉预计今年将从英伟达处采购价值30亿至40亿美元的产品，用于人工智能训练和自动驾驶汽车研发。这一消息表明，特斯拉正加码布局人工智能领域，并与英伟达展开深度合作。

马斯克透露，特斯拉今年在人工智能方面的资本支出将接近100亿美元，其中约一半将用于采购英伟达硬件。特斯拉计划使用这些硬件构建人工智能训练超级集群，用于训练其自动驾驶系统的软件和人工智能模型。

特斯拉一直是英伟达芯片的重要客户。此前，特斯拉已从英伟达采购了大量用于自动驾驶汽车的GPU芯片。今年，特斯拉还将继续增加英伟达芯片的采购量，以满足其快速增长的业务需求。

英伟达是全球领先的图形处理器（GPU）芯片制造商。近年来，英伟达的GPU芯片凭借其强大的计算能力，在人工智能领域得到了广泛应用。特斯拉此次大规模采购英伟达芯片，也体现了其对人工智能技术的高度重视。

**分析人士认为，特斯拉与英伟达的合作将强强联合，加速双方在人工智能领域的发展。**特斯拉拥有海量的自动驾驶数据和丰富的应用场景，而英伟达则拥有强大的芯片技术和人工智能算法。双方合作将有助于特斯拉更快地训练出更加智能的自动驾驶系统，并推动人工智能技术在汽车领域的落地应用。

**除了自动驾驶领域外，特斯拉还计划将英伟达芯片用于人形机器人和其他人工智能项目的开发。**特斯拉此前曾发布人形机器人擎天柱，并表示未来将推出更多的人工智能产品。英伟达芯片的强大性能将为特斯拉的这些项目提供强有力的支持。

**总体而言，特斯拉此次大规模采购英伟达芯片是其人工智能战略的重要一步。**这将有助于特斯拉在人工智能领域取得更大的突破，并推动其成为未来智能交通和智能生活的领军企业。

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。