新消息！网络沟通新风向： "文字讨好" 是礼貌还是过度社交？

网络沟通新风向： "文字讨好" 是礼貌还是过度社交？

近年来，随着社交媒体的普及，人们的沟通方式发生了很大变化。在网络交流中，一种名为 "文字讨好" 的现象引起了广泛关注。所谓 "文字讨好"，是指在聊天中使用一些带有语气词或表情符号的语句，例如 "好的" 会说成 "好嘞"、"收到" 说成 "收到啦" 等等，以显得更加积极、友好。

这种现象的流行，引发了人们的思考："文字讨好" 究竟是网络沟通时代的一种新礼貌，还是过度迎合他人的社交行为？

"文字讨好" 的兴起：弥补线上交流的不足

"文字讨好" 的兴起，与线上交流的特性密切相关。在面对面的交流中，人们可以通过语气、表情和肢体语言来传达信息和情感。然而，在网络交流中，这些非语言信息无法被完整地传递，导致沟通的效率和效果有所下降。

为了弥补线上交流的不足，人们开始在文字中加入语气词、表情符号等元素，以更加直观地表达自己的情绪和态度。例如，在 "好的" 后面加上 "嘞"，可以使语气更加轻快、积极；在 "收到" 后面加上 "啦"，可以表示自己已经收到了对方的消息，并会尽快回复。

"文字讨好" 的积极作用：提升沟通效率、营造良好氛围

"文字讨好" 的流行，也并非毫无道理。在一定程度上，它能够起到提升沟通效率、营造良好氛围的作用。

首先，"文字讨好" 可以帮助人们更加清晰地表达自己的意图，避免造成误解。例如，当我们在工作中与他人沟通时，如果在回复对方的消息时加上 "收到" 或 "好的"，可以表示自己已经理解了对方的意思，并将尽快处理相关事宜。这可以避免因沟通不畅而导致工作效率下降的情况发生。

其次，"文字讨好" 可以使线上交流更加温馨、友好，营造更加积极的氛围。例如，在与朋友聊天时，如果在语句后面加上一些可爱的语气词或表情符号，可以使聊天氛围更加轻松、愉快，也更容易拉近彼此之间的距离。

"文字讨好" 的潜在问题：过度迎合、忽略自身感受

然而，"文字讨好" 也存在着一些潜在的问题。过度地使用 "文字讨好" 的语句，可能会给人一种讨好、迎合他人的印象，甚至影响自身的正常表达。

此外，过度在意他人的感受，而忽略自身的感受，也非健康之策。在网络交流中，我们应该学会真诚地表达自己的想法和感受，而不必为了迎合他人而压抑自己的情绪。

理性看待 "文字讨好"：尊重他人、展现自我

总而言之，"文字讨好" 是一种线上交流的新现象，具有其积极作用和潜在问题。在网络沟通中，我们应该理性看待 "文字讨好"，既要尊重他人感受，也要展现自我个性，找到适合自己的沟通方式。

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。