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。

Sure, here is a news article about the chaotic pet boarding market during the Spring Festival and the lack of standardized regulations:

春节宠物寄养价格乱象：缺乏监管致服务参差不齐

随着人们生活水平的提高，宠物已经成为许多家庭的重要成员。然而，在春节期间，许多宠物主却因为外出过年而面临着“一宠难求”的困境。同时，宠物寄养价格的乱象也让许多消费者感到头疼。

据了解，今年春节期间，宠物寄养的价格普遍上涨，有的甚至翻倍。 在一些热门城市，春节期间寄养一只猫的费用甚至可以高达上万元。

造成宠物寄养价格乱象的原因有很多，其中最主要的原因是缺乏监管。 目前，我国的宠物寄养行业尚未有统一的标准和规范，导致服务质量参差不齐，价格也毫无标准可依。

一些不法商家为了牟取暴利，趁机抬高价格，甚至提供低劣的服务。 这种情况不仅损害了消费者的利益，也扰乱了正常的市场秩序。

对此，有专家呼吁，相关部门应尽快制定宠物寄养行业的标准和规范，加强对市场的监管， 以保障消费者的权益。

以下是一些与本新闻相关的补充信息：

• 春节期间，宠物寄养需求激增，价格普遍上涨。
• 宠物寄养行业缺乏监管，导致服务质量参差不齐、价格乱象。
• 相关部门应尽快制定宠物寄养行业的标准和规范，加强市场监管。

希望这篇新闻报道能够为您带来帮助。

以下是一些网友对此新闻的评论：

• “宠物寄养价格太离谱了，简直是趁机宰客！”
• “希望有关部门能够尽快整治宠物寄养市场，让消费者能够安心寄养宠物。”
• “建议宠物主在选择寄养机构时要谨慎，多家对比，选择信誉良好的机构。”
• “也要提醒宠物主，不要为了省钱而选择不正规的寄养机构，以免宠物受到伤害。”
• “希望宠物寄养行业能够更加规范，让宠物和主人都能安心过节。”