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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油价暴跌，未来十年石油或将过剩，新能源汽车市场会受影响吗？

国际能源署（IEA）发布最新报告预测，未来十年全球石油需求将见顶并出现大规模过剩，这对于新能源汽车市场会产生怎样的影响？

石油需求见顶，主要因素有三：

• **疫情反弹失去动力：**全球经济复苏放缓，对石油需求增长造成拖累。
• **清洁能源转型推进：**各国积极发展可再生能源，减少化石燃料使用。
• **主要消费国经济结构转变：**发达国家经济结构向服务业转型，对石油需求增长影响较大。

**IEA预计，到2030年，全球石油需求将比2022年峰值下降5%，至每天9400万桶。**这将导致全球石油市场供应过剩，并推压油价。

**油价下跌，本应利好新能源汽车市场。**然而，从目前来看，新能源汽车市场依然受到以下因素制约：

• **价格依然偏高：**与传统燃油车相比，新能源汽车价格依然偏高，难以满足所有消费者的需求。
• **充电设施不足：**充电基础设施建设滞后，在部分地区依然存在“充电难”问题。
• **续航里程焦虑：**部分消费者仍然担心新能源汽车续航里程不足，影响日常使用。

**尽管面临挑战，但新能源汽车市场依然拥有广阔发展前景。**随着技术的进步和成本的下降，新能源汽车将更加经济实惠，充电设施也将更加完善，续航里程焦虑也将得到缓解。

**未来十年，随着石油需求见顶和油价下跌，新能源汽车市场或将迎来新的发展机遇。**但要想真正实现大规模普及，还需要克服价格、充电设施和续航里程等方面的障碍。

以下是一些可能的趋势：

• **中低价位新能源汽车将快速增长：**随着电池成本下降和生产技术的进步，中低价位新能源汽车将成为市场主流。
• **充电设施建设将加快：**政府和企业将加大投资，建设更加便捷、高效的充电基础设施。
• **固态电池等新技术将得到应用：**固态电池等新技术将大幅提升新能源汽车的续航里程和安全性能。

**总而言之，未来十年全球石油市场将发生重大变化，新能源汽车市场也将迎来新的发展机遇。**谁能在变革中抓住机遇，谁将获得最终的胜利。