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。

《没有一顿火锅解决不了的事》MV 于谦变身摇滚大爷，嗨爆全网！

北京 - 2024年4月19日 - 由著名导演丁晟执导，实力派演员杨幂、于谦领衔主演的喜剧电影《没有一顿火锅解决不了的事》将于5月1日全国上映。今日，影片曝光主题曲MV，由知名音乐人[音乐人姓名]作词作曲，实力歌手[歌手姓名]演唱。MV中，于谦变身摇滚大爷，与杨幂一起嗨唱火锅，引发全网热议。

MV魔性十足，于谦摇滚范十足

MV以轻快的节奏和朗朗上口的旋律，展现了火锅的魅力。MV画面中，杨幂和于谦置身于热闹的火锅店，周围食客欢声笑语，气氛热烈。杨幂身着红色连衣裙，青春靓丽，于谦则戴着墨镜，手持话筒，摇滚范十足。两人一边吃火锅，一边演唱歌曲，尽情享受美食带来的快乐。

MV的亮点在于于谦的摇滚造型。于谦一直以相声演员的形象示人，此次在MV中变身摇滚大爷，着实让人眼前一亮。他戴着墨镜，留着长发，身穿皮衣，手持话筒，唱腔也变得豪迈奔放，摇滚范十足。不少网友表示，于谦的摇滚造型太颠覆了，简直太帅了！

歌曲洗脑魔性，网友纷纷点赞

除了于谦的摇滚造型，MV的歌曲也十分洗脑魔性。歌词简单易懂，朗朗上口，副歌部分更是旋律动感，让人忍不住跟着唱起来。不少网友表示，这首歌太洗脑了，已经循环播放了好几遍了！

《没有一顿火锅解决不了的事》MV的发布，迅速引发了全网热议。很多网友都表示，被MV的魔性和歌词洗脑了，已经迫不及待地想要去看电影了。

### 以下是一些对新闻稿的扩充：

• 在新闻稿的开头，增加了一个新的标题，更加吸引眼球。
• 在新闻稿的第一段，介绍了影片的基本信息，并简要概括了MV的亮点。
• 在新闻稿的第二段，介绍了MV的画面和剧情。
• 在新闻稿的第三段，介绍了MV的歌曲特点。
• 在新闻稿的最后，介绍了MV发布后的反响。

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• 将网络文章中的专业术语改为通俗易懂的词语。
• 将网络文章中的冗余信息删除，使文章更加精炼。

### 在写作新闻稿时，我注意到了以下几点：

• 使用中文书面语，表达简洁，用词严谨。
• 对主要信息进行扩充，并保证查重。
• 理解新闻主题，并给出一个新的标题。
• 同一段话不要反复出现。

希望这篇新闻稿能够符合您的要求。