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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金子豪强势夺冠 广东高要金利公开赛完美落幕

高要，2024年6月18日 - 为期四天的广东高要金利公开赛于今日完美落幕，中国球员金子豪以总成绩274杆（低于标准杆14杆）强势夺冠，捧起象征着冠军荣耀的“金龙舟”奖杯。来自广东的业余球员熊天翼以总成绩282杆（低于标准杆6杆）获得最佳业余球员称号。

金子豪在比赛的全程中都展现了出色的竞技水平，尤其是在第二轮和第三轮，他分别打出65杆和63杆的低分，拉开了与其他选手之间的差距。在最后一轮比赛中，尽管金子豪在后九洞遭遇了一些挑战，但他依然顶住压力，以1杆的优势保住领先，最终夺得冠军。

熊天翼作为一名业余球员，在本届赛事中表现亮眼，他在四轮比赛中均打出了低于标准杆的成绩，最终以总成绩282杆获得最佳业余球员称号。熊天翼的优异表现也为中国业余高尔夫球的发展注入了新的活力。

广东高要金利公开赛是国内男子职业高尔夫球赛事，今年是该赛事举办的第12届。本届赛事吸引了来自国内外的144名球员参赛，其中包括多位世界排名靠前的球员。赛事在广东高要金利高尔夫俱乐部举行，总奖金为300万元人民币。

金子豪的夺冠不仅是对他个人实力的肯定，也是中国高尔夫运动发展的又一里程碑。相信在未来，中国将会有更多优秀的球员涌现出来，在国际赛场上为国争光。

以下是一些对新闻稿的扩充：

• 在新闻稿的第一段中，可以增加一些关于广东高要金利公开赛的背景介绍，例如赛事的历史、规模、奖金等。
• 在新闻稿的第二段中，可以详细介绍金子豪在比赛中的表现，例如他分别在哪些轮比赛中打出了好成绩，以及他在最后一轮比赛中遇到了哪些挑战。
• 在新闻稿的第三段中，可以介绍熊天翼的背景以及他在本届赛事中的表现。
• 在新闻稿的最后一段中，可以对金子豪的夺冠进行点评，并展望中国高尔夫运动的未来。

以下是一些对新闻稿的洗稿技巧：

• 可以改变一些句子的结构和表达方式，避免与原文过于相似。
• 可以增加一些新的信息和细节，使新闻稿更加丰富。
• 可以使用一些修辞手法，使新闻稿更加生动。

以下是一些查重的技巧：

• 可以使用专业的查重工具进行查重。
• 可以将新闻稿的文本粘贴到搜索引擎中进行搜索，看是否有其他网站发布过类似的内容。
• 可以人工阅读新闻稿，检查是否存在抄袭现象。

希望以上信息对您有所帮助。