今日要闻！金曲制造机！李伟菘、李偲菘作品成音综翻唱金曲收割机 多首歌曲获翻唱引发热潮

金曲制造机！李伟菘、李偲菘作品成音综翻唱金曲收割机 多首歌曲获翻唱引发热潮

北京 - 近年来，在各大音乐综艺节目中，李伟菘、李偲菘创作的歌曲频频出现，成为音综翻唱金曲的“收割机”。多位歌手对他们的作品进行了全新演绎，引发了热烈反响。

李伟菘、李偲菘是华语乐坛著名的音乐制作人、作曲家、填词人。 他们兄弟二人合作多年，创作了无数脍炙人口的经典歌曲，为孙燕姿、王心凌、张韶涵、蔡依林等众多歌手打造了多首代表作。

在今年的音综节目中，李伟菘、李偲菘的作品再次展現出强大魅力。 在湖南卫视的《声生不息·港乐篇》中，周深和陈楚生深情演唱了李伟菘为孙燕姿创作的歌曲《逆光》，以细腻的嗓音和真挚的情感，将歌曲中蕴含的力量和希望传递给观众。节目播出后，这首歌曲迅速登上了各大音乐平台的热搜榜单，引发了网友的热烈讨论。

在浙江卫视的《天赐的声音》中，莫文蔚和窦靖童联袂献唱了李偲菘为孙燕姿创作的歌曲《天黑黑》，两位天后迥异的嗓音碰撞出奇妙的火花，将这首经典歌曲演绎出了新的风采。 歌曲播出后，也获得了观众的一致好评。

除了以上两首歌曲之外，李伟菘、李偲菘的其它作品也被多位歌手翻唱，并在节目中获得了亮眼的成绩。 比如，宋亚轩和关晓彤在江苏卫视的《王牌对王牌》中翻唱了《神奇》，张信哲在东方卫视的《金曲捞》中演唱了《爱很美》，都获得了观众的喜爱。

李伟菘、李偲菘作品之所以能够在众多音综节目中脱颖而出，成为金曲翻唱的热门选择， 离不开他们精湛的音乐创作功底和对音乐的独到理解。他们的作品旋律优美，歌词动人，情感真挚，能够引起听众的共鸣。

在如今快餐文化的时代，李伟菘、李偲菘的作品依然能够保持着持久生命力，这无疑是一个难得的现象。 也希望他们能够继续创作出更多优秀的作品，为华语乐坛贡献自己的力量。

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。