深度解读！多人恶搞闲鱼挂售老板同事 平台回应：严禁售卖他人信息

多人恶搞闲鱼挂售老板同事 平台回应：严禁售卖他人信息

近日，闲鱼平台上出现了一批奇葩商品，有用户将自己的老板、同事甚至公司挂上平台售卖，引发热议。对此，闲鱼官方作出回应，表示严禁售卖他人信息，此类商品违反平台规则，已经全部下架。

据悉，这些商品大多带有调侃性质，价格也十分离谱，一元到九千九百九元不等。有用户挂出“急需用钱，转让老板一个”，也有用户戏称“出一名很会阴阳怪气的同事，全瑕疵”。

闲鱼方面表示，理解用户表达情绪的方式多种多样，但平台作为合法经营的二手交易平台，必须遵守相关法律法规，严禁售卖他人信息。此类商品不仅侵犯了他人权利，也扰乱了平台的正常秩序。

闲鱼还提醒用户，在发布商品时要遵守平台规则，不要发布虚假信息或侵犯他人权益的内容。同时，平台也会加强审核力度，及时清理违规商品，为用户营造安全、健康的交易环境。

事件分析

• **事件起因：**部分用户出于恶搞目的，将老板、同事甚至公司挂上闲鱼售卖。
• **事件经过：**该现象引发热议，闲鱼官方介入调查并作出回应。
• **事件结果：**闲鱼官方下架所有违规商品，并表示严禁售卖他人信息。

事件启示

• 网络平台应加强审核力度，杜绝违规信息发布。
• 用户应遵守网络平台规则，文明上网，勿发布违法违规内容。

相关链接

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• 闲鱼回应“挂售老板同事”：平台禁售他人信息 [移除了无效网址]

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
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希望以上内容能够满足您的需求。