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
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电视机如何重回客厅“C位”？

北京 - 2024年6月14日，近年来，随着智能手机和平板电脑的普及，电视机的开机率持续下降，日均开机时间缩短，在客厅的地位受到明显挑战。**业内人士分析，小屏冲击、体验感差等是导致电视机开机率下降的主要原因。**那么，电视机该如何重回客厅“C位”？

多方因素致使电视机开机率下降

小屏冲击是导致电视机开机率下降的主要原因之一。智能手机和平板电脑的普及，改变了用户观看视频的习惯。如今，用户可以随时随地通过手机或平板电脑观看视频，而不再局限于电视机。此外，手机和平板电脑的屏幕尺寸小巧，便于携带，也更加符合现代人的生活方式。

体验感差也是导致电视机开机率下降的重要因素。近年来，电视机的价格不断下降，但产品质量却参差不齐。一些电视机画面模糊、音质差、系统卡顿等，导致用户体验感差，也劝退了部分潜在消费者。

此外，内容同质化也是导致电视机开机率下降的原因之一。近年来，电视节目的同质化现象严重，缺乏优质内容，导致用户难以找到感兴趣的节目观看。

电视机要想重回客厅“C位”，需在多方面发力

为了重回客厅“C位”，电视机需要在产品体验、内容生态和智能应用等方面进行多方面的努力。

**在产品体验方面，**电视机需要提升画质和音质，为用户带来更加身临其境的观看体验。**同时，电视机还需要优化系统，**提高运行速度和稳定性。

**在内容生态方面，**电视机需要丰富内容生态，提供更多优质的影视节目和综艺节目。**此外，电视机还需要加强与手机和平板电脑等智能设备的互联互通，**为用户提供更加多元化的观看体验。

**在智能应用方面，**电视机需要开发更多智能应用，为用户提供更加便捷、智能的使用体验。**例如，电视机可以开发智能语音系统，**方便用户操控电视机；可以开发健身应用，**帮助用户进行体育锻炼；可以开发教育应用，**帮助孩子学习。

总而言之，电视机要想重回客厅“C位”，需要以用户为中心，**不断创新突破，**为用户提供更加优质的产品和服务。**同时，电视机行业也需要加强自律，**规范市场秩序，**为消费者营造良好的消费环境。

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• 在新闻稿的第一段，简要介绍了电视机开机率下降的现状，并概述了其主要原因。
• 在新闻稿的第二段，详细阐述了小屏冲击对电视机行业带来的影响。
• 在新闻稿的第三段，分析了体验感差和内容同质化导致用户吐槽不断的原因。
• 在新闻稿的第四段，提出电视机重回“C位”的策略建议，并从产品体验、内容生态和智能应用三个方面进行阐述。
• 在新闻稿的结尾，总结了电视机未来发展的方向，并呼吁电视机行业加强自律，规范市场秩序。

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