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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沙特经济强劲反弹：一季度GDP增速超越G20平均水平

北京 - 据经济合作与发展组织（OECD）最新发布的报告，沙特阿拉伯经济在2024年第一季度强劲反弹，环比增长1.4%，高于二十国集团（G20）同期平均0.9%的增速。这标志着沙特经济自2023年第四季度出现负增长以来首次转正。

报告指出，沙特经济增长的主要动力来自非石油部门的强劲表现。根据沙特统计总局的数据，今年一季度沙特的非石油活动环比增长0.9%，同比增长3.4%。这表明沙特政府推动的经济多元化战略正在取得成效，该国经济正逐渐摆脱对石油的依赖。

具体来看，沙特第一季度批发和零售业增长2.2%，建筑业增长2.1%，交通运输业增长1.8%，信息和通信业增长1.6%。这些非石油行业的上涨抵消了石油行业小幅下滑的影响，使整体经济实现增长。

**国际货币基金组织（IMF）**预计，沙特经济将在2024年增长2.6%，2025年增长6%。这将使沙特成为G20中表现最好的经济体之一。

沙特经济的强劲复苏得益于以下几个因素：

• 全球石油价格上涨：由于俄乌冲突导致全球能源供应紧张，国际油价大幅飙升，提振了沙特的石油收入。
• 政府刺激措施：沙特政府出台了一系列刺激措施，包括增加基础设施投资和减税，以促进经济增长。
• 经济多元化战略：沙特政府近年来一直在推行经济多元化战略，大力发展非石油产业，取得了积极成效。

沙特经济的强劲表现表明，该国正在摆脱对石油的依赖，走上一条可持续发展道路。这不仅有利于沙特的自身发展，也有利于全球经济的复苏。

以下是一些可以添加到新闻稿中的其他细节：

• 沙特是世界最大的石油出口国之一。石油收入是该国经济的主要来源。
• 近年来，沙特政府一直在推行经济多元化战略，大力发展非石油产业，取得了积极成效。非石油部门在沙特经济中的占比越来越大。
• 沙特政府还出台了一系列刺激措施，包括增加基础设施投资和减税，以促进经济增长。
• 国际货币基金组织（IMF）预计，沙特经济将在2024年增长2.6%，2025年增长6%。这将使沙特成为G20中表现最好的经济体之一。

这篇文章的标题可以改为：

• 沙特经济强劲反弹：一季度GDP增速超越G20平均水平
• 非石油驱动增长：沙特经济加速转型
• 摆脱石油依赖：沙特经济迈向可持续发展