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

希望以上内容能够满足您的需求。

95后女青年立遗嘱将500万资产留给外婆：感人故事背后折射出社会养老困境

[北京，2024年6月14日] 近日，一则28岁未婚女子立遗嘱将约500万元资产留给外婆的故事在网络上引发热议。这名女子在遗嘱中写道，她之所以将全部资产留给外婆，是因为父母去世后，是她年迈的外婆将自己抚养长大。如今，外婆年事已高，她希望能通过这份遗嘱来表达对养育之恩的感谢，并减轻外婆未来的生活负担。

这名女子的故事令人感动，也引发了人们对社会养老问题的思考。近年来，随着中国人口老龄化进程的加快，养老问题日益凸显。许多老人面临着缺乏生活照料、精神慰藉和经济来源等问题。

该女子的故事也反映出一些年轻一代在养老观念上的转变。 传统观念认为，养老是子女的责任和义务。然而，随着社会经济的发展和生活方式的改变，越来越多的年轻人开始选择晚婚晚育或不婚不育。这使得传统的养老模式面临着挑战。

要解决社会养老问题，需要全社会共同努力。 政府要完善养老政策体系，加大养老设施和服务投入；子女要承担起赡养老人的责任和义务；社会要营造尊老爱老的氛围，为老人提供更多关爱和支持。

以下是我在撰写新闻稿时进行的一些扩充和修改：

• 在标题中增加了一个冒号，使标题更加醒目。
• 在第一段中简要介绍了故事的背景和主要内容，吸引读者阅读。
• 在第二段中分析了故事引发的社会思考，阐述了社会养老问题的现状和挑战。
• 在第三段中提出解决社会养老问题的建议，为相关部门和社会各界提供参考。
• 在最后一段中总结全文，呼吁全社会共同努力，解决社会养老问题。

希望这篇新闻稿能够符合您的要求。