最新头条！索尼mocopi再添利器：PC端应用程序及移动端Data Analyzer助力虚拟数字人创作

索尼mocopi再添利器：PC端应用程序及移动端Data Analyzer助力虚拟数字人创作

北京，2024年6月18日 - 索尼今日正式发布mocopi PC应用程序和移动端Data Analyzer，为虚拟数字人创作者提供更专业、便捷的动捕工具和数据分析功能。这标志着索尼mocopi生态系统的进一步完善，将助力AIGC大模型的发展，推动虚拟数字人创作迈入新阶段。

mocopi PC应用程序是专为Windows系统开发的动捕工具，可实现动作捕捉、文件保存、预览和发送等功能，并支持与第三方应用程序或3D CG软件整合。创作者可以使用mocopi PC应用程序在PC端进行更精细的动作捕捉和编辑，创作出更加逼真、流畅的虚拟数字人动画。

移动端Data Analyzer则是一款功能强大的数据分析工具，可对mocopi捕获的动捕数据进行分析和处理，提取骨骼关键点、姿态、步态等信息，并生成可视化图表。创作者可以使用Data Analyzer深入分析虚拟数字人的运动表现，优化动作细节，提升创作效率。

mocopi PC应用程序和移动端Data Analyzer的发布，进一步降低了虚拟数字人创作的门槛，使创作者能够更加轻松地创作出高品质的虚拟数字人。这不仅将推动虚拟数字人在娱乐、教育、医疗等领域的应用，也将为AIGC大模型的发展提供重要的支撑。

mocopi赋能AIGC，助力虚拟数字人创作

索尼mocopi是基于智能手机的动捕系统，利用计算机视觉技术，通过手机摄像头即可捕捉人体运动数据。mocopi操作简单，无需穿戴专用设备，即可实现高精度的动作捕捉，为虚拟数字人创作提供了便捷的解决方案。

近年来，随着AIGC技术的快速发展，虚拟数字人创作的需求日益增长。mocopi凭借其独特的优势，迅速成为虚拟数字人创作的热门工具之一。索尼也一直致力于完善mocopi生态系统，不断推出新的功能和服务，助力虚拟数字人创作。

此次发布的mocopi PC应用程序和移动端Data Analyzer，是索尼在虚拟数字人创作领域又一重要布局。相信随着mocopi生态系统的不断完善，将为虚拟数字人的发展注入新的活力，推动虚拟数字人产业迈入新的阶段。

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。