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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热血励志 青春燃炸！《热烈》收获影迷热烈好评

由大鹏执导，黄渤、王一博主演的电影《热烈》自上映以来，就凭借着热血励志的剧情和精彩的表演收获了观众的热烈好评。在刚刚结束的“暑期档电影观影热度榜”中，《热烈》高居榜首，成为暑期档最受关注的电影之一。

电影《热烈》讲述了怀揣街舞梦想的少年陈烁，在经历了人生的低谷后，与退役舞者郝卓文相遇，并最终在彼此的鼓励和帮助下，战胜困难，实现梦想的故事。 影片的情节热血励志，充满了正能量，引发了观众的强烈共鸣。

许多观众表示，电影《热烈》带给他们了很大的鼓舞和力量。 有观众表示，“这部电影让我重新燃起了对梦想的追求，我会像陈烁一样，努力奋斗，实现自己的梦想。”也有观众表示，“电影中郝卓文和陈烁之间的师徒情谊让我感动，他们之间的鼓励和支持让我明白，在追梦的道路上，并不孤单。”

除了热血励志的剧情之外，电影《热烈》的精彩表演也为观众留下了深刻的印象。 黄渤和王一博在片中贡献了精彩的演技，将两个性格迥异的人物演绎得生动鲜活。黄渤饰演的郝卓文沧桑但不失幽默，王一博饰演的陈烁则充满活力和朝气。两人的对手戏精彩纷呈，给观众带来了许多欢乐。

电影《热烈》的成功，不仅是电影本身质量过硬的体现，也是对当下社会正能量价值观的积极弘扬。 相信这部电影将会激励更多人，勇敢追梦，不负青春。

以下是一些可以作为新闻拓展的细节：

• 电影《热烈》的幕后故事
• 黄渤和王一博对角色的理解和诠释
• 电影《热烈》的票房表现
• 电影《热烈》的社会意义

希望这篇新闻稿能够符合您的要求。