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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沙尘暴肆虐多地：车窗被风吹走，行车安全需谨慎

2024年2月17日，我国多地遭遇强沙尘暴袭击，其中新疆、宁夏、陕西、内蒙古等地尤为严重。据气象部门监测，此次沙尘暴最强风力达12级，能见度不足100米，给当地人民生活和出行造成了严重影响。

据目击者描述，当时沙尘暴来势凶猛，天空瞬间变得昏暗，能见度急剧下降，狂风呼啸而过，扬起大量的沙尘，遮天蔽日。行人车辆被困其中，寸步难行。

一名在新疆吐鲁番连霍高速公路上遭遇沙尘暴的司机潘女士回忆，当时她正开车行驶在高速公路上，突然遇到强沙尘暴， visibility 骤降，她赶紧停车，但狂风夹带着沙尘仍然不断拍打着车身，车窗玻璃被风吹碎，发出巨响，吓得她惊慌失措。

据交警部门通报，受沙尘暴影响，多地高速公路被迫封闭，部分车辆发生追尾事故，造成人员伤亡。此外，沙尘暴还导致部分航班延误或取消，学校停课，商场超市关门等。

气象专家提醒，沙尘暴天气对人体健康有很大危害，沙尘中的颗粒物容易引起呼吸道疾病，因此在沙尘暴天气出行时，要注意做好防护，尽量减少户外活动，外出时要佩戴口罩，保护眼睛和口鼻。同时，驾驶员在遇到沙尘暴时要及时停车，关闭车窗，打开防雾灯，并减速慢行，注意安全。

此次沙尘暴事件再次给我们敲响了警钟，我们要深刻认识到沙尘暴天气带来的危害，加强防沙治沙力度，提高公众的防范意识，共同应对沙尘暴带来的挑战。