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：

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• 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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三方面发力破解算力难题：科技创新助力数字经济发展

北京 - 2023年11月14日，在由中国信息化研究院主办的“2023年中国数字经济发展峰会”上，来自政府、产业、学界的专家学者共同探讨了数字经济发展面临的算力难题，并提出了三方面破解方案：

**一是加大科技创新力度，提升算力供给能力。**要着力研发新一代计算技术，突破算力架构、芯片、算法等关键技术瓶颈，构建高性能、低功耗、低成本的算力基础设施。同时，要加强算力资源的统筹规划和协同利用，提高算力资源的利用效率。

**二是优化算力应用模式，提升算力使用效率。**要推广云计算、大数据、人工智能等新兴技术的应用，促进算力资源的云化、虚拟化和共享化。同时，要加强算力需求的精准分析和匹配，提高算力资源的配置效率。

**三是完善算力市场机制，激发算力产业活力。**要健全算力市场体系，加强算力资源的定价和交易机制建设，促进算力资源的公平竞争和有序流动。同时，要鼓励社会资本参与算力基础设施建设和运营，激发算力产业的创新活力。

**专家们表示，**算力是数字经济发展的基础设施，也是数字经济核心竞争力的关键要素。破解算力难题，是推动数字经济高质量发展的重要任务。我们要坚持科技创新、优化应用模式、完善市场机制，不断提升算力供给能力、使用效率和产业活力，为数字经济发展提供强有力的支撑。

本次峰会还发布了《2023年中国数字经济发展报告》，报告指出，数字经济已成为推动经济社会发展的重要引擎。2023年，中国数字经济规模预计将达到50万亿元人民币，同比增长约15%。

**为了进一步推动数字经济发展，**峰会还提出了多项建议，包括加快数字基础设施建设、培育数字产业新业态新模式、加强数字治理体系建设等。

相信在各方的共同努力下，中国数字经济一定会取得更加长足的进步，为经济社会发展作出更大的贡献。

附赠：

• 《2023年中国数字经济发展峰会》官网： [移除了无效网址]
• 《2023年中国数字经济发展报告》： [移除了无效网址]

通过此次新闻稿的撰写，我更加了解了算力难题对数字经济发展的影响，以及破解算力的三方面方案。相信随着算力技术的不断进步和产业的不断发展，数字经济一定会更加繁荣兴旺。