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

博主:admin admin 2024-07-05 15:40:12 545 0条评论

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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阿里巴巴主席蔡崇信:微软与OpenAI未来可能分道扬镳,AI和云结合至关重要

北京 - 6月18日,阿里巴巴集团主席蔡崇信在摩根大通举办的第20届全球中国峰会上表示,微软和OpenAI未来可能分道扬镳,因为双方在商业模式和发展目标上存在差异。

蔡崇信指出,微软是一家以软件和云计算为主的科技公司,而OpenAI是一家非营利性研究机构。微软希望将OpenAI的技术商业化,而OpenAI则更专注于技术的研究和开发。这种差异可能会导致双方在未来产生分歧。

此外,蔡崇信还表示,AI和云计算的结合至关重要。AI技术需要强大的算力支持,而云计算可以提供这种支持。阿里巴巴开发的开源AI社区ModelScope为用户提供了丰富的AI资源,而这些用户在使用AI时也需要云计算能力的支持,从而促进了云计算业务的增长。

蔡崇信的观点得到了业内人士的普遍认同。有分析师指出,微软和OpenAI的合作一直以来都存在着不确定性。双方能否长期合作下去,还有待观察。

以下是对蔡崇信观点的几点补充:

  • 微软和OpenAI的合作并非一帆风顺。双方此前曾因知识产权等问题发生过纠纷。
  • 其他科技巨头也在积极布局AI领域。谷歌、亚马逊等公司都推出了自己的AI平台和服务。
  • AI技术的未来发展尚不明朗。一些专家担心,AI技术可能会被滥用,对人类社会造成威胁。

因此,微软和OpenAI未来是否会分道扬镳,还有待时间观察。但可以肯定的是,AI和云计算将继续在未来发展中发挥重要作用。

The End

发布于:2024-07-05 15:40:12,除非注明,否则均为午间新闻原创文章,转载请注明出处。