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。

蚂蚁数科独立运营获批，完成20亿增资，赵闻飙任CEO

上海，2024年6月13日 - 经过监管部门的批准，蚂蚁集团旗下科技商业化板块蚂蚁数科已经正式独立运营。据悉，蚂蚁数科主体公司蚂蚁链（上海）数字科技有限公司已完成20亿增资。

蚂蚁数科的独立运营，标志着蚂蚁集团迈出了重要一步。这将有利于蚂蚁数科专注自身业务发展，提升市场竞争力，更好地服务实体经济。

蚂蚁数科的核心业务包括数字支付、数字金融、科技服务等。其中，数字支付业务是蚂蚁数科的核心优势。支付宝是全球领先的数字支付平台，拥有超过10亿活跃用户。数字金融业务方面，蚂蚁数科提供信贷、理财、保险等金融服务。科技服务方面，蚂蚁数科提供云计算、人工智能、区块链等技术服务。

蚂蚁数科的独立运营，也为其未来发展提供了更大的空间。未来，蚂蚁数科将继续深耕数字支付、数字金融和科技服务三大核心业务，不断创新，为用户提供更加优质的服务。

蚂蚁数科独立运营后的主要变化包括：

• **公司治理结构更加完善。**蚂蚁数科将建立独立的董事会、监事会和管理层，更加符合市场化运作的规则。
• **业务经营更加自主。**蚂蚁数科可以自主开展业务决策，并根据市场需求进行调整。
• **风险管理更加审慎。**蚂蚁数科将建立健全的风险管理体系，防范金融风险。

蚂蚁数科的独立运营，是金融科技行业发展的重要事件。这将有利于推动金融科技行业更加规范、健康发展，更好地服务实体经济。

蚂蚁数科新任CEO赵闻飙曾带领构建了支付宝和蚂蚁集团领先全球的智能风控体系AlphaRisk和IMAGE，同时带领团队围绕可信AI、安全大模型等关键技术持续攻坚。在赵闻飙的带领下，蚂蚁数科有望取得更加辉煌的成绩。