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。

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董宇辉：拒绝网红标签 自称“下岗教师”

北京 - 近日，知名主播董宇辉在首次独立担纲主持的谈话类节目中，表达了对“网红”标签的抗拒。他表示，更喜欢将自己称为“下岗教师”。

董宇辉曾是一名新东方英语老师，因其幽默风趣的直播风格和渊博的知识储备，在直播带货界迅速走红，成为拥有千万粉丝的“顶流网红”。然而，成名后的董宇辉却对“网红”标签感到不安。

他解释道，在英语中，“网红”的翻译是“celebrity”，通常指的是那些靠做一些出格的事情博取眼球的人。他认为，这与自己通过知识分享和正能量传播来传递价值观的初衷相悖。

董宇辉更愿意将自己定位为一名“下岗教师”。他表示，即使离开了学校，也依然保持着教书育人的初心，希望通过直播平台继续传播知识，帮助他人成长。

董宇辉的这番言论引发了网友的热烈讨论。许多网友表示理解和支持董宇辉的观点，认为他是一个真正有内涵、有责任感的主播。也有网友认为，网红并非贬义词，只要能够传播正能量，就值得尊重。

无论如何，董宇辉的坦诚和真挚打动了很多人的心。他用实际行动证明了，网红并非只能靠哗众取宠博得关注，也可以通过自身才华和正能量赢得人们的尊重。