今日解读！开市客会员恶意退卡薅羊毛？公司出台严厉措施：限制办卡次数

开市客会员恶意退卡薅羊毛？公司出台严厉措施：限制办卡次数

近日，浙江宁波开市客（Costco）出现大量会员退卡现象，引发热议。据了解，这些会员主要是在开业之初以199元的价格购买了会员卡，而现在续费价格已经涨至299元。因此，他们选择在会员卡到期前退卡，以享受差价。

对此，开市客方面回应称，对于在会员卡有效期内因任何不满意而申请退卡的会员，公司将全额退还当年度会员费。但对于恶意利用退卡规则薅羊毛的行为，公司将采取严厉措施。

具体而言，对于故意退卡的会员，开市客将对其半年内禁止再次办理会员卡；如果退卡两次及以上，则将终身禁止其办理会员卡。

开市客方面表示，公司一直以来都致力于为会员提供优质的服务和商品，并通过薄利多销的方式为会员提供实惠。然而，恶意退卡的行为不仅损害了公司的利益，也扰乱了正常的经营秩序。因此，公司必须采取措施予以制止。

开市客的这一举措也引发了网友的热议。有人认为，公司此举维护了自身的合法权益，值得点赞。也有人认为，公司应该更加灵活地处理退卡问题，避免寒了老会员的心。

总而言之，开市客会员恶意退卡事件反映出了一些会员权益保护和企业利益维护之间的矛盾。如何平衡这两者之间的关系，还需要相关各方进一步探讨。

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。