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。

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杨洋接受《环球时报》采访：演戏是件很幸福的事

近日，人气演员杨洋接受了《环球时报》的专访，畅谈演艺经历和对表演的理解。 采访中，杨洋表示，演戏是一件很幸福的事，能够带给他很多快乐和满足感。

杨洋从小就对表演有着浓厚的兴趣。 在中学时代，他就参加了学校的戏剧社，并多次在校内外演出。2007年，杨洋考入北京电影学院表演系，开始接受专业的表演训练。

毕业后，杨洋陆续出演了《红楼梦》、《盗墓笔记》、《微微一笑很倾城》等多部影视作品，并凭借着出色的演技和阳光帅气的外表收获了众多粉丝。 如今，他已成为国内当红一线男演员之一。

在采访中，杨洋谈到，演戏不仅是一份工作，更是一种生活方式。 每当他进入一个新的角色，就仿佛开启了另一段人生。他可以体验不同的人物性格，感受不同的生活状态。这对他来说是一种非常宝贵的经历。

杨洋也坦言，演戏并不是一件容易的事。 每个角色都有其独特的魅力和挑战性，都需要演员付出大量的努力和心血。为了演好每一个角色，杨洋总是认真钻研剧本，揣摩人物心理，并不断磨练自己的演技。

谈到未来的发展，杨洋表示，他希望能够不断挑战自我，尝试更多不同类型的角色，带给观众更多更好的作品。 他也希望能够用自己的影响力，传播正能量，为社会做出贡献。

杨洋的演艺经历和对表演的理解，相信会给许多年轻演员带来启发和激励。 希望他能够继续努力，为观众带来更多精彩的作品。

以下是一些可以作为新闻拓展的细节：

• 杨洋的演艺经历
• 杨洋对表演的理解
• 杨洋对未来的规划
• 杨洋对年轻演员的建议

希望这篇新闻稿能够符合您的要求。