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

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土味微短剧席卷海外：文化输出新路径？

近年来，随着短视频平台的兴起，一种名为“土味微短剧”的视频形式在中国迅速走红。这类短剧通常时长只有几分钟，剧情简单粗暴，台词夸张搞笑，制作粗糙廉价，却凭借着独特的气质和强烈的娱乐性吸引了大量观众。

出乎意料的是，这股“土味风”也刮到了海外。在YouTube、TikTok等海外社交媒体平台上，中国土味微短剧的视频播放量屡创新高，收获了众多海外观众的喜爱。甚至有海外媒体将其称为“中国文化输出的新现象”。

土味微短剧的海外爆红，并非偶然。

首先，短视频平台的普及为土味微短剧的传播提供了便利。YouTube、TikTok等平台的用户遍布全球，为中国土味微短剧接触海外观众提供了渠道。此外，这些平台的推荐算法也让土味微短剧更容易地被目标受众看到。

其次，土味微短剧的内容迎合了海外观众的娱乐需求。尽管土味微短剧的剧情和制作都显得粗糙，但其夸张搞笑的风格和轻松愉快的氛围却深受海外观众喜爱。在快节奏的生活压力下，人们更愿意在闲暇时间观看一些轻松解压的短视频内容。

最后，土味微短剧展现了独特的中式文化。虽然土味微短剧的剧情往往脱离现实，但其中也蕴含着一些中国式的价值观和文化元素。例如，一些土味微短剧宣扬了家庭观念、孝道文化等传统美德，引起了海外观众的共鸣。

土味微短剧的海外爆红，也引发了一些思考。

首先，土味微短剧能否代表中国文化？ 土味微短剧只是一类小众文化现象，其流行程度并不能代表中国文化的整体水平。因此，我们不能简单地将土味微短剧视为中国文化的代表。

其次，如何将中国文化更好地传播海外？ 土味微短剧的海外成功为我们提供了借鉴，那就是要了解海外观众的文化需求，创作出能够引起他们共鸣的文化产品。同时，也要注重文化产品的质量和品味，避免让“土味”成为中国文化的标签。

总而言之，土味微短剧的海外爆红是一个值得关注的文化现象。它为我们提供了新的文化交流渠道，也让我们看到了中国文化走出去的潜力。