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

希望以上内容能够满足您的需求。

昔日加价神车 汉兰达降价8万仍遇冷 丰田陷入迷茫？

北京报道 曾经加价风靡一时的“神车”汉兰达，如今却在市场上遭遇滑铁卢。近日，有媒体报道称，广汽丰田汉兰达部分经销商出现了大幅降价现象，降价幅度最高达8万元。然而，即便如此，汉兰达的销量依然没有出现明显起色。

汉兰达的暴跌，引发了业界对丰田的诸多质疑。不少人认为，丰田过于依赖汉兰达这一单一车型，导致产品线失衡，在新能源车时代竞争力不足。此外，也有分析指出，汉兰达的价格虚高、产品力不足等因素，也是其销量下滑的重要原因。

汉兰达为何失宠？

汉兰达的销量下滑，并非偶然现象。近年来，随着中国汽车市场的快速发展，消费者对汽车的需求日益多元化。传统中大型SUV的优势逐渐减弱，而新能源车、MPV等细分市场则呈现出快速增长态势。

在这样的背景下，汉兰达的竞争力明显下降。一方面，汉兰达的价格一直居高不下，但其产品力却并没有与价格相匹配。另一方面，随着新能源车的快速普及，不少消费者开始将目光转向更具科技感和环保性的新能源车型。

丰田陷入了迷茫？

汉兰达的失利，无疑给丰田敲响了警钟。作为全球最成功的汽车制造商之一，丰田近年来在电动化转型方面显得有些落后。而如今，随着特斯拉、比亚迪等新势力品牌的崛起，丰田在华市场的地位正受到空前挑战。

面对日益严峻的形势，丰田也开始加速电动化转型。不过，从目前来看，丰田的电动化产品线依然较为薄弱，且缺乏核心竞争力。如何在新能源时代重塑昔日辉煌，成为摆在丰田面前的重大课题。

汉兰达的未来走向

对于汉兰达的未来，业内人士普遍持悲观态度。有分析认为，随着新能源车的快速普及，汉兰达这样的传统中大型SUV将逐渐淡出市场。

不过，也有部分专家认为，汉兰达依然具有一定的市场潜力。丰田可以针对中国消费者的需求，对汉兰达进行一些改进和调整，例如推出插电混动或纯电动版本，以提升产品竞争力。

结语

汉兰达的遭遇，对整个汽车行业都具有警示意义。在新能源时代，车企唯有顺应市场趋势，不断创新求变，才能在竞争中立于不败之地。