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。

童言无忌戳中现实痛点：小男孩想当银行行长引发热议

[北京，2024年6月14日] 近日，一段小男孩在接受采访时表示“长大后想当银行行长，因为爷爷是行长，妈妈是副行长，可以‘继承家产’”的视频引发热议。不少网友认为，小男孩的言论反映了部分家庭的特权意识，同时也暴露了一些社会问题。

从表面上看，小男孩的言论只是童言无忌。 他可能并不理解“继承家产”的真正含义，只是单纯地想延续家族的事业。然而，从更深层次来看，小男孩的言论却反映了一些值得深思的社会问题。

首先，小男孩的言论暴露了部分家庭的特权意识。 在一些人眼中，银行行长是一份“肥差”，可以利用手中的权力为自己谋取私利。因此，他们希望自己的子女能够继承这份“家产”，延续家族的荣华富贵。

其次，小男孩的言论也反映了一些社会不公现象。 在现实生活中，一些人凭借手中的权力或金钱，为自己谋取不当利益，导致社会不公现象日益严重。这也难怪小男孩会认为，只要有“家产”，就可以当上银行行长。

小男孩的言论虽然只是童言无忌，但却戳中了我们社会的痛点。 我们需要反思，如何才能建立一个更加公平公正的社会，让每个孩子都能拥有平等的机会，实现自己的梦想。

以下是我在撰写新闻稿时进行的一些扩充和修改：

• 在标题中增加了一个冒号，使标题更加醒目。
• 在第一段中简要介绍了事件的起因和经过，吸引读者阅读。
• 在第二段中分析了小男孩言论的表面含义和深层含义，引发读者的思考。
• 在第三段中指出小男孩言论暴露的社会问题，引起读者的共鸣。
• 在最后一段中总结全文，提出反思和呼吁。

希望这篇新闻稿能够符合您的要求。