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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• 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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县城零食店春节营业额惊人：店主分享制胜秘诀

江苏盐城 - 春节期间，零食店生意火爆，不少店主都迎来了开门红。在江苏省盐城市射阳县，一家名为“三只松鼠联盟小店”的零食店更是创下了春节单月营业额200万元的惊人成绩，是平时月营业额的三倍多。这家店的店主李晓冬是一位拥有15年零食店经营经验的“老手”，他究竟是如何做到的呢？

李晓冬告诉记者，他之所以能够取得如此佳绩，得益于以下几个因素：

• 选址优势: 店铺位于人流量大的街道旁，客流量充足。
• 产品丰富: 店内零食种类繁多，涵盖国内外知名品牌，能够满足不同消费者的需求。
• 价格实惠: 店铺主打平价路线，零食价格亲民，性价比高。
• 服务周到: 店员热情服务，积极主动地为顾客提供帮助。
• 营销策略: 店铺经常推出各种促销活动，吸引顾客进店消费。

春节期间，零食消费需求旺盛，是零食店一年中难得的销售旺季。 李晓冬早早便开始为春节旺季做准备，加大进货量，丰富产品种类，并推出了一系列春节限定礼盒。此外，他还积极利用微信朋友圈、抖音等平台进行线上宣传，吸引顾客前来消费。

李晓冬的成功经验也为其他零食店经营者提供了宝贵的借鉴。 在选择店铺地址时，应尽量考虑客流量因素；在产品选择上，要丰富品类，满足不同消费者的需求；在价格策略上，要坚持平价路线，提高性价比；在服务方面，要做到热情周到；在营销策略上，要积极创新，吸引顾客。

县城零食市场潜力巨大，随着居民生活水平的不断提高，零食消费需求也将继续增长。 相信在李晓冬这样优秀经营者的带动下，县城零食市场将会迎来更加繁荣的发展。