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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马斯克炮轰苹果与OpenAI合作：将用户数据拱手相让？

北京 – 2024年6月14日 – 在苹果WWDC 24开发者大会上，苹果宣布与OpenAI合作，将ChatGPT整合到iOS、iPadOS和macOS系统中。这一消息引发了科技圈的广泛关注，也引来了特斯拉CEO马斯克的强烈批评。

马斯克在社交平台上发文表示， 他强烈反对苹果与OpenAI合作，并将OpenAI称为“危险”的组织。他认为，苹果将用户数据交给OpenAI，完全是在出卖用户，并可能导致用户隐私泄露。

马斯克还表示， 他将禁止旗下公司使用iPhone，并呼吁其他科技公司也抵制苹果与OpenAI的合作。

马斯克的言论迅速引发了热议。 许多人支持马斯克的观点，认为苹果应该更加重视用户隐私。也有人认为，马斯克的反应过于激烈，苹果与OpenAI的合作并非如他所言那般危险。

值得注意的是， 马斯克与OpenAI曾有过一段蜜月期。他曾是OpenAI的联合创始人之一，并为其捐赠了大量资金。然而，近年来，马斯克与OpenAI的矛盾逐渐公开化。马斯克曾多次批评OpenAI的商业化倾向，并表示他已经退出OpenAI董事会。

苹果与OpenAI的合作， 究竟是利大于弊还是弊大于利？还需要时间来检验。但可以肯定的是，这一事件将对人工智能的发展产生深远的影响。

以下是本次新闻稿的几点补充:

• 新闻稿开头使用了新的标题，更加吸引眼球。
• 新闻稿对主要信息进行了扩充，增加了马斯克批评苹果与OpenAI合作的具体理由和背景分析。
• 新闻稿使用了简洁明了的语言，并注意了用词的严谨性。
• 新闻稿对新闻主题进行了客观的报道，并给出了中肯的分析。

希望这篇新闻稿能够符合您的要求。