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。

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• 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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中国汽车产业再创辉煌：销量首次超越美国 跃居全球第二

北京 - 2024年6月18日 - 根据全球知名汽车数据分析机构Jato Dynamics发布的最新报告，2023年中国汽车品牌的全球销量首次超越美国品牌，跃居全球第二，仅次于日本和欧洲汽车品牌。这一历史性的里程碑标志着中国汽车产业的强劲崛起，以及中国车企在全球汽车市场版图中日益增长的影响力。

报告显示，2023年中国汽车品牌共售出1340万辆新车，同比增长23%，超越了美国品牌的1190万辆销量。中国汽车品牌的全球市场份额也因此提升至17.9%，相比美国品牌的15.2%增长了2.7个百分点。

中国车企的强势表现得益于多重因素，包括：

• **快速增长的国内市场：**中国拥有全球最大的汽车市场，2023年销量达2710万辆，同比增长3%。庞大的国内市场为中国车企提供了充足的增长空间和强劲的动力。
• **不断提升的产品力：**近年来，中国车企在产品研发、设计和制造方面投入了大量资金，产品质量和技术水平显著提升。中国品牌汽车在安全性、可靠性和燃油经济性等方面已具备与国际一流品牌竞争的实力。
• **积极开拓海外市场：**中国车企正加速出海步伐，积极开拓海外市场。近年来，中国汽车品牌在欧洲、北美、亚洲等海外市场取得了亮眼成绩，销量持续增长。

展望未来，中国汽车产业有望继续保持强劲增长势头。预计到2025年，中国汽车品牌全球销量将突破2000万辆，成为全球最大的汽车生产国和销售国。

以下是一些分析人士对中国汽车产业未来发展的看法：

• Jato Dynamics分析师Felipe Munoz表示：“中国车企的快速发展得益于其产品力的不断提升以及对海外市场的积极开拓。未来，中国车企将在全球汽车市场扮演更加重要的角色。”
• 中国汽车工业协会副会长崔广华表示：“中国汽车产业正处于快速转型升级的关键时期。未来，中国车企将继续加大研发创新力度，提升产品质量和技术水平，不断提升全球竞争力。”

中国汽车产业的崛起不仅为中国经济发展注入了新的活力，也为全球汽车产业格局带来了深刻变革。相信在不久的将来，中国车企将为全球消费者提供更多高品质、高性价比的汽车产品，引领全球汽车产业迈向更加美好的未来。