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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网易云音乐华晨宇新专辑线下活动宣传失误 引发用户不满 官方致歉并承诺补偿

网易云音乐于6月5日发布了华晨宇第五张唱作专辑USB版《希忘Hope》的线下打卡活动，为粉丝们提供了免费领取专辑USB版的机会。然而，活动发布后却引发了部分用户的不满，他们表示，根据活动宣传，他们应该可以在指定的线下地点看到活动的大屏，并进行打卡领取专辑。然而，当他们到达指定地点后却发现并没有所谓的活动大屏，活动宣传存在虚假宣传的嫌疑。

对此，网易云音乐客服回应称，由于线下合作方失误，导致部分大屏投放未能及时进行，对于由此给用户带来的不便，网易云音乐深表歉意。客服表示，网易云音乐将积极与合作方沟通，尽快解决大屏投放问题，并为受影响的用户提供相应的补偿方案。

具体补偿方案包括：

• 增加大屏投放区域和时长，覆盖更多用户；
• 提供额外的线上线下宣发资源，让更多用户了解活动；
• 针对受影响的用户，提供额外的专辑福利或其他补偿。

网易云音乐表示，将吸取此次教训，加强对合作方的管理，杜绝此类事件再次发生，并继续为用户提供更好的服务体验。

事件点评

近年来，随着互联网技术的發展，各种线下的互动营销活动越来越受到企业的青睐。然而，一些企业为了吸引眼球，在宣传过程中往往夸大或虚假宣传活动信息，最终导致活动效果不佳，甚至引发消费者不满。网易云音乐此次事件就是典型案例。

企业在开展线下营销活动时，应注意以下几点：

• 如实宣传活动信息，不得虚假宣传或夸大宣传；
• 严格审核合作方资质，选择信誉良好的合作方；
• 加强活动现场管理，确保活动顺利进行；
• 及时处理活动中出现的问题，维护消费者权益。

只有诚信经营，才能赢得消费者的信赖，取得良好的市场效果。