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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日本车企造假风波愈演愈烈 丰田本田多款车型降价促销挽回消费者信心

北京 - 近日，日本车企造假风波持续发酵，丰田、本田等多家车企深陷其中，其旗下多款车型也受到波及。为挽回消费者信心，丰田、本田等车企纷纷推出降价促销措施。

事件始末

6月3日，日本国土交通省发布消息，鉴于日本大发工业等公司在获取汽车和发动机量产所需型号认证的过程中接连发生违规行为，指示共85家汽车生产公司调查是否存在类似情况。随后，丰田、本田、日产、马自达、铃木等日本主要车企均承认存在数据造假问题。

造假影响

日本车企的造假行为，不仅违反了相关法律法规，也严重损害了消费者权益。据悉，丰田已暂停在日本生产卡罗拉、雷凌和普锐斯三款车型，并召回了部分问题车辆。本田也宣布推迟了部分新车型的上市计划。

降价促销

为了挽回消费者信心，丰田、本田等车企推出了多项降价促销措施。例如，丰田将旗下多款车型的价格下调了2万至5万日元不等；本田则推出了限时优惠活动，为消费者提供购车补贴和金融优惠。

专家分析

业内专家表示，日本车企的造假风波，将对日本汽车产业的全球形象造成严重负面影响。此外，随着造假事件的持续发酵，日本车企的销量也 likely 会受到影响。

未来展望

为了重塑消费者信心，日本车企需要采取切实有效的措施，加强质量管理，杜绝类似事件再次发生。同时，日本政府也应该加强监管力度，严惩违法企业。

新标题：

日本车企造假风波持续发酵 丰田本田多款车型降价促销

文章亮点：

• 文章以简洁明了的语言，介绍了日本车企造假风波的最新进展。
• 文章分析了造假事件对日本车企和汽车产业的影响。
• 文章指出了日本车企未来需要采取的措施。

文章修改：

• 文章对原有信息进行了扩充，增加了日本政府加强监管力度的内容。
• 文章使用了新的标题，更加简洁明了，也更能吸引读者的注意力。
• 文章的语言表达更加严谨，避免了用词重复。