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。

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。

于东来：商业发展速度过快，催生出许多难以掌控的难题

北京讯 - 近日，知名企业家于东来在一次采访中谈及了中国商业发展的现状，他认为当前商业发展速度过快，导致产生了许多难以掌控的难题。

于东来表示，改革开放以来，中国经济实现了快速增长，商业发展也取得了长足进步。然而，这种高速发展也带来了一些问题，其中之一就是发展速度过快。他指出，在追求速度的背后，往往忽视了质量和效益，导致出现了一些短视行为和急功近利现象。

具体而言，于东来列举了以下几个方面的问题：

• **盲目扩张，缺乏理性思考。**一些企业为了快速扩大规模，盲目扩张，投资项目缺乏充分论证，导致出现产能过剩、资源浪费等问题。
• **重速度轻质量，产品服务质量下降。**一些企业为了追求利润，降低生产成本，导致产品质量下降，服务水平低下，损害了消费者权益。
• **过度依赖资本市场，忽视企业内生发展。**一些企业过度依赖资本市场融资，盲目炒作股价，忽视自身经营能力的提升，导致企业发展根基不稳。

于东来强调，商业发展不能只追求速度，更要注重质量和效益。企业应坚持走可持续发展道路，以诚信经营、品质至上赢得市场竞争。

记者点评

于东来的观点切中要害，为中国商业发展提出了警示。当前，中国经济正处于转型升级的关键时期，企业需要更加注重质量和效益，走可持续发展道路。同时，相关部门也应加强监管，引导企业健康发展。