特写独家！网易云音乐虚假宣传线下活动惹争议 官方回应并致歉

网易云音乐虚假宣传线下活动惹争议 官方回应并致歉

北京 - 网易云音乐日前因虚假宣传线下打卡活动引发争议，多名用户表示根据官方宣传前往指定地点打卡，却发现实际情况与宣传不符。对此，网易云音乐官方回应称，由于线下合作方失误，导致部分大屏投放未能如期进行，并对受影响的用户致歉，并将提供相应补偿方案。

据了解，该事件源于网易云音乐于6月5日发布的华晨宇第五张唱作专辑USB版《希忘Hope》的线下打卡活动。官方宣传称，用户可在指定时间段内前往指定地点的大型LED屏前打卡，即可获得专辑USB版等奖品。然而，多名用户表示，他们根据官方提供的地址信息前往打卡点，却发现并没有所谓的LED大屏，甚至有的地点根本不存在。

这一情况引发了用户的强烈不满，许多用户在社交媒体平台上发布帖子，控诉网易云音乐虚假宣传欺骗消费者。有用户表示，自己专程请假前往打卡点，结果却撲了空，感到非常失望和气愤。

针对用户的质疑，网易云音乐客服于6月6日做出回应，称由于线下合作方失误，导致部分大屏投放未能如期进行，对此深表歉意。客服表示，网易云音乐正在积极核实情况，并要求合作方尽快解决问题。

6月7日，网易云音乐官方发布公告，再次对受影响的用户致歉，并宣布了相应的补偿方案，包括增设大屏投放区域和时长、提供更多宣发资源等。此外，网易云音乐还表示将加强对合作方的审核和管理，杜绝此类事件再次发生。

事件点评

网易云音乐此次事件暴露了其在活动策划和执行方面的重大疏忽，也反映出一些企业在进行线上线下营销活动时，存在漠视消费者权益、粗制滥造等问题。希望网易云音乐能够以此为戒，加强内部管理，杜绝类似事件再次发生，并切实维护消费者的合法权益。

以下是一些可以补充到新闻中的细节：

• 网易云音乐此次活动涉及的具体地点有哪些？
• 有多少用户受到了影响？
• 网易云音乐的合作方是谁？
• 网易云音乐将如何处罚其合作方？
• 网易云音乐将采取哪些措施防止类似事件再次发生？

此外，您还可以考虑以下问题：

• 网易云音乐此次事件是否涉嫌违反相关法律法规？
• 网易云音乐是否应该受到更严厉的处罚？
• 如何加强对线上线下营销活动的监管？

希望这些信息对您有所帮助。

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。