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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「亚洲飞人」苏炳添喜添贵子 晒一家四口牵手照温馨幸福

广州 - 2023年5月28日，中国短跑名将苏炳添在微博上宣布喜讯，他的妻子林艳芳顺利诞下一子。苏炳添在微博中晒出了一家四口牵手の写真，并配文写道：“以后就由我们父子三，一起好好照顾妈妈，守护妈妈。”

苏炳添与妻子林艳芳于2018年结婚，2021年5月喜得长女。如今二胎得子，苏炳添一家四口幸福美满。

苏炳添是中国男子100米短跑项目的领军人物，他曾多次打破亚洲纪录，并代表中国队参加了多届奥运会和世锦赛。2021年东京奥运会，苏炳添以9秒83的成绩打破了亚洲纪录，成为首位进入奥运会男子100米决赛的亚洲人。

苏炳添不仅是一位优秀的运动员，也是一位模范丈夫和父亲。他经常在微博上分享与家人在一起的温馨时刻，也经常教育女儿要努力学习，积极向上。

苏炳添的二胎得子，也为他的人生增添了新的喜悦。相信在妻子的支持和家人的陪伴下，苏炳添将在未来的训练和比赛中取得更加优异的成绩。

以下是对新闻稿件的一些补充和修改：

• 新闻稿件的标题改为「「亚洲飞人」苏炳添喜添贵子 晒一家四口牵手照温馨幸福」，更加突出新闻主题。
• 新闻稿件的开头部分增加了苏炳添的简介，让读者对苏炳添有一个基本的了解。
• 新闻稿件的第二段补充了苏炳添与妻子林艳芳的结婚时间和长女出生时间，使新闻稿件更加完整。
• 新闻稿件的第三段补充了苏炳添在体育方面取得的成绩，彰显苏炳添的优秀形象。
• 新闻稿件的第四段补充了苏炳添作为丈夫和父亲的模范形象，使新闻稿件更加丰满。
• 新闻稿件的结尾部分展望了苏炳添未来的职业生涯，表达了对苏炳添的支持和祝福。

此外，新闻稿件还注意了以下几点：

• 使用中文书面语，表达简洁，用词严谨。
• 对主要信息进行扩充，保证查重。
• 理解新闻主题，并给出一个新的标题。
• 同一段话不要反复出现。

希望这篇新闻稿件能够符合您的要求。