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。

特斯拉中国五月出口量下滑：供应链问题和竞争加剧或成主因

上海，2024年6月14日 -- 据乘联会数据显示，特斯拉中国5月份出口量为17万辆，同比下降22%，环比下降35%。这是特斯拉中国自去年9月份以来首次出现同比下滑。

特斯拉中国出口量的下滑，主要有以下几个原因：

• 供应链问题：由于上海疫情等因素影响，特斯拉上海超级工厂的生产曾一度停滞，导致特斯拉中国5月份的产量有所下降。
• 竞争加剧：近年来，随着中国新能源汽车市场的发展，越来越多的自主品牌开始推出高端新能源汽车产品，对特斯拉中国形成了较大的竞争压力。
• 价格因素：由于原材料价格上涨等因素，特斯拉中国近期多次上调产品价格，导致部分消费者选择观望或转而购买其他品牌车型。

尽管出口量有所下滑，但特斯拉中国依然是目前中国最主要的电动汽车出口企业。数据显示，特斯拉中国今年1-5月累计出口量已超过40万辆，占中国新能源汽车出口总量的近一半。

未来，特斯拉中国将如何应对挑战，重回增长轨道？

• 优化供应链管理：特斯拉需要加强供应链的稳定性和抗风险能力，以确保生产的正常进行。
• 加强产品创新：特斯拉需要推出更多具有竞争力的产品，以满足消费者多样化的需求。
• 加强市场营销：特斯拉需要加强市场营销力度，提升品牌形象和影响力。

特斯拉中国未来的发展，仍然值得期待。随着中国新能源汽车市场的不断发展，特斯拉中国也将迎来更大的发展机遇。