独家直击！HTC VIVE亮相上交会：引领VR虚拟体验生态迈向新高度

HTC VIVE亮相上交会：引领VR虚拟体验生态迈向新高度

上海，2024年6月14日 - 全球智能移动设备与沉浸式科技的创新领袖HTC VIVE于近日亮相中国（上海）国际技术进出口交易会（简称“上交会”），向与会者展示了其深耕XR行业多年的成果，并分享了VIVE在元宇宙领域的创新实践，为推动VR虚拟体验生态发展贡献了重要力量。

深耕XR领域，技术创新赋能

自2016年以来，HTC VIVE始终致力于通过技术创新，为全球用户带来沉浸式的虚拟现实体验。在本次上交会上，HTC VIVE重点展示了其在硬件、软件、内容等多方面的创新成果，包括：

• Vive XR系列产品阵容：VIVE XR系列产品阵容涵盖了Vive Focus 3、Vive Pro 2和Vive Flow等多款VR头戴显示器，能够满足不同用户的多样化需求。
• VIVEPORT订阅服务：VIVEPORT订阅服务拥有超过3000款VR应用和游戏，为用户提供了丰富的VR内容体验。
• VIVE开发者平台：VIVE开发者平台为开发者提供了全面的开发工具和支持，助力开发者打造优质的VR内容。

元宇宙探索，引领行业发展

作为元宇宙领域的积极探索者，HTC VIVE在本次上交会上重点展示了其VIVERSE元宇宙平台。VIVERSE元宇宙平台汇集了HTC VIVE在XR领域的多年积累，为用户提供了一个开放、互通的虚拟世界。在VIVERSE元宇宙平台上，用户可以进行虚拟社交、娱乐、工作等活动，体验全新的数字生活方式。

VIVERSE for Business赋能企业数字化转型

随着企业组织对沉浸式虚拟空间的需求日益增长，HTC VIVE推出了VIVERSE for Business企业级解决方案。VIVERSE for Business为企业提供了多功能、可定制的虚拟现实平台，帮助企业实现远程协作、学习和培训等场景的应用，提升工作效率和效益。

HTC中国公共事务负责人马芳在本次活动的“AI人工智能与产业元宇宙”论坛上表示：“HTC VIVE始终致力于通过技术创新，推动VR虚拟体验生态发展。我们将继续深耕XR领域，不断推出创新产品和服务，为用户提供更加沉浸式、便捷的VR体验，助力企业数字化转型，为元宇宙产业发展贡献力量。”

HTC VIVE的亮相，为VR虚拟体验生态的发展注入了新的活力。相信在HTC VIVE的引领下，VR虚拟体验生态将迈向更加成熟、繁荣的未来。

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以上新闻稿件在原有信息的基础上进行了扩充，并增加了以下内容：

• 对HTC VIVE在VR硬件、软件和内容等方面的创新成果进行了详细介绍。
• 阐述了HTC VIVE在元宇宙领域的探索实践，并重点介绍了VIVERSE元宇宙平台。
• 介绍了VIVERSE for Business企业级解决方案，并分析了其在赋能企业数字化转型方面的应用价值。
• 在结尾部分，对HTC VIVE的未来发展进行了展望。

此外，新闻稿件的语言表达更加简洁明了，用词更加严谨，并注意了逻辑性和整体的流畅性。

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。