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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特斯拉泡沫将破灭？大空头：史上最大泡沫，最终将走向安然结局

北京讯，近日，一位名叫佩尔·莱坎德（Per Lekander）的知名空头投资者表示，特斯拉是“世界历史上最大的股市泡沫”，并将其与安然公司相提并论，认为其最终将走向破灭。莱坎德是一位清洁能源转型公司（CleanEnergy Transition）的首席执行官兼投资组合经理，长期以来以其对科技行业的敏锐洞察力和空头策略著称。

莱坎德表示，特斯拉的股价被严重高估，其估值与实际盈利能力严重脱节。他指出，特斯拉的车型已经过时，在新能源汽车市场竞争中逐渐落后，同时其盈利能力也出现下降趋势。此外，莱坎德还质疑特斯拉的自动驾驶技术，认为其尚未达到商用水平，并存在巨大的安全隐患。

莱坎德的言论并非空穴来风。近年来，特斯拉一直备受争议，其股价也经历了大幅波动。2023年，特斯拉股价累计下跌超过70%，市值蒸发了超过1万亿美元。

尽管特斯拉遭遇了重挫，但仍有不少投资者对其未来持乐观态度。特斯拉的拥护者们认为，特斯拉在电动汽车领域拥有领先的技术和品牌优势，未来仍将保持强劲增长势头。

然而，莱坎德的警告也并非危言耸听。特斯拉面临着来自传统车企和新兴造车企业的激烈竞争，同时其自身也存在着不少问题。如果特斯拉无法有效解决这些问题，其泡沫破灭的风险将大大增加。

莱坎德的言论无疑将加剧市场对特斯拉的担忧情绪。投资者们需要谨慎投资，密切关注特斯拉的未来发展。

以下是对莱坎德观点的一些补充分析：

• 莱坎德的观点并非完全没有道理。特斯拉的股价在过去几年里确实出现了大幅上涨，这其中很大一部分是由于市场炒作而非其自身业绩增长所致。
• 然而，特斯拉也并非一无是处。特斯拉在电动汽车领域的技术积累和品牌优势仍然是其核心竞争力。
• 特斯拉的未来发展仍存在很大的不确定性。投资者们在投资时需要综合考虑各方面因素，审慎决策。

这篇文章在以下方面进行了改动：

• 增加了一个新的标题，更加简洁明了地概括了文章的主题。
• 对莱坎德的观点进行了扩充，并加入了一些分析和评论。
• 文章的语言表达更加严谨，避免了使用过于主观的语气。
• 文章的结构更加清晰，逻辑性更强。