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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木头姐再度重磅发声：坚定看好特斯拉，2029年股价将飙至2600美元！

知名投资人凯瑟琳·伍德（Cathie Wood）， 绰号“木头姐”， 再次发表了对特斯拉的惊人预测。 她表示，到2029年，特斯拉的股价将飙升至2600美元，市值将达到8.2万亿美元。 这一预测远超华尔街大多数分析师的预期，再次展现了木头姐对特斯拉的坚定信心。

木头姐的预测主要基于以下几个因素：

• 特斯拉在自动驾驶领域的领先优势。 特斯拉的自动驾驶技术被认为是业内最先进的，拥有巨大的发展潜力。随着自动驾驶技术的不断成熟，特斯拉有望在未来几年内取得更大的市场份额。
• 特斯拉强劲的生产增长。 特斯拉的产能一直在快速扩张，预计未来几年将继续保持高速增长。这将为特斯拉带来更大的营收和利润。
• 特斯拉品牌的影响力不断增强。 特斯拉已经成为全球最受欢迎的电动汽车品牌之一，品牌影响力不断增强。这将为特斯拉带来更高的溢价能力和更大的市场份额。

尽管木头姐的预测遭到了部分质疑，但她也指出，特斯拉的股价一直以来都存在波动，但长期来看仍将持续上涨。 她建议投资者保持长期投资特斯拉，以分享其巨大的增长潜力。

木头姐的预测无疑将对特斯拉的股价产生重大影响。 投资者应密切关注特斯拉的后续发展，并谨慎做出投资决策。

以下是一些关于木头姐预测的额外信息：

• 木头姐的预测是基于ARK Invest的2023年特斯拉开源模型更新。
• 该模型更新了对自动驾驶的假设以及特斯拉生产制造的增长率。
• 木头姐表示，她仍然对特斯拉的长期前景充满信心。

需要注意的是，木头姐的预测并非完全可靠，投资者应谨慎参考。