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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欧洲杯战云密布：莱万缺阵波兰实力受损 比利时四将出战存疑

北京时间2024年6月18日讯 欧洲杯小组赛即将拉开战幕，各支球队都厉兵秣马，渴望在赛场上展现风采。然而，伤病却成为了横亘在一些球队面前的一道巨大障碍。日前，据波兰媒体报道，该队头号球星莱万多夫斯基因伤将缺席欧洲杯，这对于波兰队的实力无疑是一个沉重的打击。

莱万多夫斯基是当今世界足坛最具杀伤力的前锋之一，也是波兰队进攻的核心人物。他的缺阵对于波兰队的战术打法将产生重大影响。波兰队主教练米赫涅维奇表示，莱万多夫斯基的伤病是一个巨大的损失，球队需要尽快调整战术，寻找新的进攻套路。

除了莱万多夫斯基之外，比利时队也有四名球员因伤或体能原因存在出战欧洲杯的疑问。分别是中场球员德布劳内、卡拉斯科和维特塞尔，以及后卫球员维尔通亨。这四名球员都是比利时队的绝对主力，他们的缺阵将使比利时队的实力大打折扣。

比利时队是本届欧洲杯的最大热门之一，但随着多名主力的缺阵，他们的夺冠前景蒙上了阴影。欧洲杯小组赛将于6月21日正式打响，届时我们将拭目以待，看看这些豪门球队如何在群雄争霸中脱颖而出。

以下是一些对新闻稿的扩充：

• 莱万多夫斯基的伤情具体是什么？预计伤停多久？
• 波兰队将如何调整战术来弥补莱万多夫斯基的缺失？
• 比利时队还有哪些球员可以顶替缺阵的四名主力？
• 莱万多夫斯基和四名比利时球员的缺阵会对欧洲杯的格局产生怎样的影响？

以下是一些洗稿网络文章的技巧：

• 改变文章的结构和段落顺序。
• 使用不同的词语和句子来表达相同的思想。
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以下是一些提高新闻稿质量的建议：

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