今日观察！学校噤若寒蝉，谁的翅膀被禁锢？

学校噤若寒蝉，谁的翅膀被禁锢？

近年来，随着社会舆论环境的变化，一些学校为了规避风险，采取了愈发谨慎的态度，对校园活动、学生言行等方面加强了管控，甚至出现了一些看似“小题大做”的举动，引发了社会对“学校越来越胆小”的担忧。

学生个性被压抑，创新精神受限？

过度谨慎的学校管理，可能会对学生个性和创造力的发展造成负面影响。在追求稳定和安全的氛围下，一些学校可能会对学生言行进行过多限制，压制学生的个性张扬，使学生缺乏独立思考和批判性思维的能力。此外，一些学校为了避免意外发生，可能会对校园活动进行严格管控，减少学生参与社会实践和探索创新的机会，不利于学生创新精神的培养。

应试教育思维主导，忽视学生全面发展？

一些学校“胆小”背后的原因，可能与根深蒂固的应试教育思维有关。为了提升升学率，部分学校过度重视考试成绩，而忽视了学生德育、体育、美育等方面的发展，也忽视了学生个性的培养和创新精神的鼓励。这种唯分数论的评价体系，容易使学生产生功利性的学习态度，抑制学生探索未知、追求真知的热情。

安全第一无可厚非，但不能矫枉过正

确保学生安全是学校不可推卸的责任，但过度追求安全却可能会适得其反。学校应该辩证地看待安全问题，在保障学生基本安全的前提下，鼓励学生进行适当的冒险和挑战，帮助学生树立安全意识、掌握自我保护的技能，并通过丰富多彩的校园活动，为学生创造展现自我、锻炼能力的机会。

营造宽容包容的校园氛围，呵护学生健康成长

学校应该摒弃“唯分数”、“唯升学”的观念，坚持立德树人的根本任务，为学生营造一个宽容、包容的校园氛围，鼓励学生独立思考、勇于创新，引导学生树立正确的人生观和价值观。同时，学校也应该加强与家长、社会各界的沟通，共同构建学生健康成长的良好环境。

还需要追问：谁是真正的受益者？

当学校变得越来越“胆小”，谁才是真正的受益者？学生？家长？还是那些唯升学率、唯GDP的利益相关者？值得深思的是，在过度追求安全和稳定的背后，我们是否正在牺牲学生的宝贵个性和创造力，以及教育的本真目的？

结语

学校是传授知识、培育人才的场所，不应该被过度谨慎的态度所束缚。学校应该勇敢地承担起育人职责，为学生创造一个能够自由探索、勇于创新的学习环境，呵护学生身心健康成长，为国家培养栋梁之才。

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。