最新报道！杨幂为新片《没有一顿火锅解决不了的事》突破造型 漂染七小时只为演好角色

杨幂为新片《没有一顿火锅解决不了的事》突破造型 漂染七小时只为演好角色

北京 - 由丁晟执导，杨幂、于谦、田雨、余皑磊、李九霄主演的悬疑喜剧电影《没有一顿火锅解决不了的事》将于5月1日全国上映。近日，片方发布了一组杨幂的剧照，照片中杨幂一头红发，造型十分惊艳。据悉，为了演好片中角色，杨幂不惜漂染七小时头发，敬业精神令人敬佩。

杨幂颠覆形象演绎“狠角色”

在电影《没有一顿火锅解决不了的事》中，杨幂饰演的角色名叫幺鸡，是一位性格复杂、经历坎坷的女性。为了更好地诠释这个角色，杨幂不仅在表演上下了功夫，还在造型上进行了大胆突破。她将一头黑发染成了红色，并搭配上夸张的耳环、项链等饰品，整个人看起来既时尚又霸气。

漂染七小时只为演好角色

据了解，杨幂为了染出这头红发，足足在造型师的椅子上坐了七个小时。染发过程不仅耗时耗力，而且对头发的伤害也很大。然而，杨幂却丝毫没有叫苦叫累，一直坚持到最后。她说：“为了演好角色，这点苦不算什么。”

杨幂的敬业精神获赞

杨幂的敬业精神获得了导演丁晟和众主创的一致称赞。丁晟表示：“杨幂是一个非常敬业的演员，为了演好角色她付出了很多努力。她对角色的诠释也让我非常满意。”于谦则打趣道：“杨幂为了这部电影可是受了不少苦，头发都染红了。不过，这头红发真的非常适合她，让她整个人看起来都更美了。”

电影《没有一顿火锅解决不了的事》将于5月1日全国上映，让我们一起期待杨幂的精彩演绎！

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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。