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

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凯特王妃抗癌取得进展 将于周六现身白金汉宫庆典

伦敦讯 - 英国凯特王妃将于本周六与王室成员一起出现在白金汉宫的阳台上，参加国王查尔斯三世的生日活动，即王室阅兵庆典。这也是她公开露面证实抗癌取得“良好进展”。

肯辛顿宫公布了本周早些时候拍摄的王妃新照片，凯特王妃身着浅蓝色连衣裙，笑容灿烂，精神状态良好。她表示，在感觉良好的日子里，她很高兴参与学校生活，把个人时间花在给她能量和积极性的事情上，以及开始在家做一点工作。

凯特王妃还透露，她希望在夏天参加一些公共活动，但这并不意味着恢复全面工作安排，她承认自己“还没有脱离危险”。

现年41岁的凯特王妃于去年10月被诊断出患有髓鞘瘤，一种罕见且生长缓慢的脑癌。她接受了手术治疗，并一直保持低调进行康复。

凯特王妃的公开露面将是自去年10月以来首次，这对于支持她的人们来说是一个鼓舞人心的消息。她的乐观和坚强也激励了许多正在与癌症抗争的人。

新标题： 凯特王妃抗癌显乐观 将现身白金汉宫庆典

正文扩充：

• 除了公布新照片，肯辛顿宫还发布了一段凯特王妃的视频讲话。在视频中，凯特王妃感谢了大家的支持和鼓励，并表示她将继续努力抗癌。
• 凯特王妃的病情牵动着英国民众的心，许多人为她祈祷祝福。一些患者团体也表示，凯特王妃的经历将有助于提高人们对癌症的认识。
• 凯特王妃一直以来积极参与慈善活动，特别是与儿童和心理健康相关的慈善事业。她抗癌的事迹也树立了榜样，鼓励人们勇敢面对困难，积极乐观地生活。

消息来源：

• 新浪财经 - 凯特王妃周六将公开露面称抗癌取得了“良好进展”
• Metropolis Radio - 凱特王妃周六將公開露面稱抗癌取得「良好進展」