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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• 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
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《满江红》票房破30亿 引发热议：口碑与争议并存

张艺谋新作《满江红》春节档票房领跑，引发观影热潮，同时也陷入“幽灵场”、“偷票房”、“买票房”等多项争议之中。

电影《满江红》由张艺谋执导，沈腾、易烊千玺领衔主演，讲述了南宋年间的一群义士冒死传递岳飞遗言的故事。影片上映以来，以悬疑烧脑的剧情和沈腾、易烊千玺的精彩表演收获了众多观众的喜爱，票房一路飙升，目前已突破30亿大关，成为2023年春节档票房冠军。

然而，在票房火爆的同时，《满江红》也引发了不小的争议。有网友质疑影片存在“幽灵场”、“偷票房”、“买票房”等问题，并提供了相关证据。对此，影片主创团队予以否认，并表示已经保留法律追诉的权利。

此外，影片的剧情和主题也引发了部分观众的批评。有观众认为影片剧情过于套路化，缺乏新意；也有观众认为影片对历史人物和事件进行了过度虚构，歪曲了历史真相。

《满江红》的票房和口碑反映了中国电影市场多元化发展的新趋势。观众对电影的欣赏需求更加多元，对电影的质量要求也更加苛刻。电影创作者需要不断创新，创作出既叫好又叫座的优秀作品，才能满足观众的观影需求。

以下是一些可以补充到新闻中的信息：

• 《满江红》是张艺谋导演的第15部作品，也是其首次执导悬疑题材电影。
• 影片的上映时间正值春节档，有利于票房的增长。
• 影片的主演沈腾和易烊千玺都是人气偶像，为影片吸引了大量的粉丝观众。
• 影片的题材具有现实意义，引发了观众对历史和文化的思考。

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