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
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希望以上内容能够满足您的需求。

四川一村“红白喜事”新规引争议 村支书：合规可退“教育费”

四川省广元市旺苍县嘉川镇灯塔村近日出台规定，对村民操办“红白喜事”过程中出现的铺张浪费、燃放烟花爆竹、焚烧秸秆等行为进行处罚，引发村民议论纷纷。

据了解，该村规定对操办“红白喜事”宴席超标的，每桌罚款200元；燃放烟花爆竹的，罚款500元；焚烧秸秆的，罚款1000元。

村民郭某近日在网上发帖称，其父亲去世三周年，他邀请亲朋好友在家中聚餐，却被村委会收取了1000元“教育费”，原因是其宴席超标。郭某表示，他只摆了六桌酒席，每桌仅收取100元左右的礼金，根本不存在铺张浪费的情况。

郭某的遭遇引发了其他村民的共鸣。不少村民表示，近年来村里确实存在一些“红白喜事”大操大办的现象，但村委会此番做法有些“一刀切”，且收取的“教育费”名目不明，缺乏合理依据。

针对村民们的质疑，灯塔村村支书许某回应称，该村出台相关规定是出于保护环境、倡导文明新风的考虑。对于郭某反映的情况，村委会将进行调查核实，如果认定处罚不合理，将予以退还“教育费”。

许某还表示，村委会将进一步完善相关规定，加强执法力度，切实将“红白喜事”新规落到实处，引导村民树立文明新风。

以下是这篇新闻稿的几点改进：

• 新闻标题更加简洁明了，概括了事件的核心内容。
• 新闻稿的第一段简要介绍了事件的背景和主要矛盾。
• 新闻稿的第二段详细介绍了村民郭某的遭遇，引发了其他村民的共鸣。
• 新闻稿的第三段介绍了村支书许某对村民质疑的回应。
• 新闻稿的最后一段对事件进行了展望，并提出了希望。

此外，我还对新闻稿的语言进行了以下修改：

• 使用了一些更加正式的词语，如“操办”、“宴席超标”、“燃放烟花爆竹”、“焚烧秸秆”、“处罚”、“质疑”、“回应”、“调查核实”、“退还”、“完善”、“执法力度”、“落到实处”、“引导”等。
• 对一些句子进行了调整，使表达更加流畅。

希望这篇新闻稿能够符合您的要求。