特讯热点！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

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。

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• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
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年代剧新风尚：《我们的日子》谱写平凡生活颂歌

近日，年代生活剧《我们的日子》在央视一套热播，该剧以三个家庭为缩影，展现了两辈人在上世纪八九十年代平凡生活中奔赴幸福的故事。剧集首播收视率破1.8%，稳居全国同时段首位，引发了观众的热烈反响。

《我们的日子》之所以能够取得如此骄人的成绩，关键在于其对“日子”的细腻描摹。剧中没有大起大落的剧情，没有跌宕起伏的冲突，有的只是家长里短的琐碎日常，和邻里之间的人情冷暖。然而，正是这些看似平凡的细节，却勾勒出一幅幅鲜活的生活画卷，唤起了观众对那个年代的深切回忆。

剧中，三个家庭的家长们为了子女的教育、工作和婚姻操碎了心，他们争吵过、哭泣过，也互相扶持、共同成长。他们的故事，体现了中国式家庭的责任与担当。三个孩子的成长历程，也充满了欢笑与泪水。他们从懵懂无知到逐渐成熟，经历了友情的考验、爱情的萌芽，也收获了人生的宝贵经验。他们的故事，展现了新一代青年的朝气与活力。

《我们的日子》不仅刻画了人物的喜怒哀乐，也展现了那个年代的社会风貌。剧中，从街头的巷尾到寻常百姓家，都能感受到浓浓的时代气息。从喇叭里传出的新闻广播，到孩子们手里拿着的连环画，无不让人想起那个充满希望的年代。

该剧在制作上也十分精良，服装、道具、场景等细节都经过了精心考究，力求还原那个年代的真实风貌。演员们的表演也十分到位，将人物的喜怒哀乐演绎得淋漓尽致。

《我们的日子》的热播，不仅是一部年代生活剧的成功，也是对现实生活的一次深刻回味。它告诉我们，平凡的生活也是值得歌颂的，幸福的滋味就在平淡的日子里。