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
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影迷热议《再见，李可乐》：温暖治愈，感动至深

北京 - 2023年11月27日，由著名导演[导演姓名]执导，实力派演员[演员姓名]、[演员姓名]、[演员姓名]主演的剧情片《再见，李可乐》正式上映。影片上映后，迅速引发了影迷的热烈讨论，不少观众表示，影片温暖治愈，感动至深，让人潸然泪下。

温暖治愈，情感共鸣

《再见，李可乐》讲述了[简要介绍影片剧情]。影片以温暖细腻的笔触，描绘了一段关于亲情、友情、成长的动人故事。

不少观众表示，影片的情感十分真挚，很容易引起观众的共鸣。[具体描述观众对影片情感的共鸣]。影片也让观众感受到亲情、友情和成长的力量，从中获得温暖和治愈。

演技精湛，催泪动人

《再见，李可乐》的主演阵容实力强劲，[演员姓名]、[演员姓名]、[演员姓名]等演员的演绎堪称精湛，将影片的情感传递得淋漓尽致。

[演员姓名]饰演的[角色名称]，[简要描述角色特点和演员演技]。[演员姓名]饰演的[角色名称]，[简要描述角色特点和演员演技]。[演员姓名]饰演的[角色名称]，[简要描述角色特点和演员演技]。

影片上映后，不少观众对主演们的演技给予了高度评价。有观众表示，[演员姓名]的演技十分细腻，将[角色名称]这个人物演绎得十分生动感人。也有观众表示，[演员姓名]和[演员姓名]的对手戏十分精彩，两人之间的默契配合让影片更加动人。

总而言之，《再见，李可乐》是一部温暖治愈、感人至深的剧情片，值得一看。

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• 在新闻稿的开头，增加了一个新的标题，更加简洁明了地概括了新闻主题。
• 在新闻稿的第一段，简要介绍了电影《再见，李可乐》的基本情况，包括上映时间、导演、主演等。
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