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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假期最后一天车票开售，网络“抢票”法真的有效吗？

2024年6月16日 - 今天是2024年端午小长假的最后一天，全国各地火车站迎来了返程高峰。为了顺利登上回家列车，许多旅客使出浑身解数，抢购热门车次车票。网络上也流传着各种各样的“抢票”秘诀，但这些方法真的有效吗？

以下是一些常见的“抢票”法：

• 使用抢票软件：目前市面上有很多抢票软件，这些软件可以自动刷新车票信息，并在车票开售第一时间提交订单。然而，这些软件的效果并不总是可靠，而且还可能存在安全风险。
• 蹲点刷票：许多旅客会选择在车票开售时间之前几分钟或几秒钟开始刷票，希望能够抢到余票。这种方法需要一定的运气和手速，而且往往需要花费大量时间。
• 关注官方消息：铁路部门会经常发布车票加开、调整等信息，旅客可以关注官方网站或微信公众号，以便及时抢购加开列车车票。
• 使用代抢票服务：一些旅行社或黄牛提供代抢票服务，但这种服务往往需要收取额外的费用。

那么，这些“抢票”法到底管用吗？

从理论上讲，这些方法都有一定的可能性能够抢到车票。然而，实际效果还取决于车票的热门程度、旅客的运气和手速等因素。

以下是一些建议，可以帮助旅客提高抢到车票的几率：

• 提前做好规划：尽量提前预订车票，避免在节假日期间出行。
• 选择多条路线：如果行程比较灵活，可以考虑选择多条路线，这样可以增加抢到车票的几率。
• 使用多种抢票方法：可以同时使用多种抢票方法，以提高成功率。
• 保持冷静：抢票时要保持冷静，不要盲目操作，以免错失良机。

最后，需要提醒的是，无论使用何种方法抢票，都应注意安全，谨防被骗。