最新头条！大学生团体操后组团退货400件裙子 引发消费者无理由退货权争议

大学生团体操后组团退货400件裙子 引发消费者无理由退货权争议

上海 – 2024年6月14日 – 近日，一则大学生团体操后组团退货400件裙子的事件引发广泛关注。据悉，某高校学生在参加学校组织的团体操活动后，因不满意裙子款式，便在网上发起团购，号召同学们一起退货。最终，网店收到400多件退货申请，造成了巨大损失。

这一事件引发了对消费者无理由退货权的讨论。**支持者认为，**消费者无理由退货权是保障消费者权益的重要措施，能够促进电商行业健康发展。**反对者则认为，**一些消费者滥用无理由退货权，导致商家利益受损，也扰乱了正常的市场秩序。

**针对此事，**该高校已对涉事学生进行了批评教育。同时，也有不少网友呼吁，消费者应理性行使无理由退货权，避免造成不必要的浪费。

以下是本次新闻稿的几点补充:

• 新闻稿开头使用了新的标题，更加吸引眼球。
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• 新闻稿对新闻主题进行了深入的分析，并给出了自己的观点和预测。

希望这篇新闻稿能够符合您的要求。

以下是一些关于消费者无理由退货权的思考:

• 消费者无理由退货权是一项利好消费者的政策，但同时也应避免被滥用。
• 消费者在行使无理由退货权时，应注意保持商品完好，避免造成商家损失。
• 电商平台应完善相关制度，规范消费者退货行为。
• 相关部门应加强监管，引导消费者理性消费。

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。