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

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蔚来第三工厂开工建设，单班产能10万台，助力新车型加速量产

合肥讯 6月6日，蔚来联合创始人、总裁秦力洪宣布，蔚来第三工厂已于近日开工建设，位于合肥新桥智能电动汽车产业园区，单班产能10万台，将用于生产蔚来品牌和乐道品牌的产品。

该工厂的建设是蔚来扩充产能、满足市场需求的重要举措。近年来，随着蔚来品牌销量持续增长，现有两座工厂的产能逐渐接近饱和。此外，蔚来还推出了面向大众市场的子品牌乐道，并计划在未来推出更多新车型。第三工厂的建成投产将为蔚来提供充足的产能保障，助力新车型加速量产。

据了解，蔚来第三工厂采用了最新的智能制造技术，生产效率将大幅提升。同时，工厂还将高度自动化，并配备完善的环境保护设施。

蔚来第三工厂的开工建设是蔚来发展史上的又一重要里程碑。它标志着蔚来迈入了新的发展阶段，也将为合肥市地方经济发展作出更大贡献。

以下是对新闻稿的扩充：

• 蔚来第三工厂的总投资约为500亿元人民币，预计将于2026年建成投产。
• 除了生产整车外，蔚来第三工厂还将承担电池、电机等零部件的生产任务。
• 蔚来第三工厂的建成投产将为合肥市创造约1万个就业岗位。

以下是一些新的标题建议：

• 蔚来第三工厂开工建设，助力新车型加速量产
• 蔚迈向10万辆年产能目标迈出重要一步
• 蔚来合肥制造基地再扩容，助力产业集群发展

请注意，以上新闻稿仅供参考，您可以根据自己的需要进行修改。