新消息！苹果天气服务再次出现大范围故障，官网服务器或存问题

苹果天气服务再次出现大范围故障，官网服务器或存问题

北京时间2024年6月6日凌晨2点10分左右，苹果旗下的天气服务出现大范围中断，导致全球用户无法及时获取天气预报。 据苹果系统状态页面显示，此次服务中断影响了包括中国大陆、美国、欧洲等多个国家和地区的苹果用户。用户在使用iPhone、iPad、Mac等设备上的“天气”App时，会出现无法加载天气预报、雷达图等情况。

不少用户在社交媒体上反映遇到了上述问题。 有用户表示，自己尝试了多次刷新App，但仍然无法看到天气预报；也有用户表示，App显示的天气预报信息不准确。

苹果客服人员表示，此次服务中断可能是由官网服务器出现问题导致的。 目前，苹果正在抓紧修复故障。截至发稿时，苹果天气服务尚未恢复正常。

这并非苹果天气服务首次出现大规模故障。 在2023年5月，苹果天气服务也曾连续三次出现故障，无法提供准确的天气预报信息。

有分析人士指出，苹果天气服务出现频繁故障，可能与苹果公司近年来大力发展服务业务有关。 随着使用人数的快速增长，苹果的服务端面临着更大的压力，也更容易出现问题。

苹果公司应该加强对服务端的维护和管理，提高服务的稳定性。 此外，苹果也应该考虑提供更多元的获取天气信息的方式，例如与第三方天气服务商合作，以减少用户在天气服务出现故障时受到的影响。

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。