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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知乎Q1营收9.6亿元 经调净亏损1.36亿元 职业教育业务同比增长35.9%

[北京，2024年6月14日] 6月12日，在线问答社区知乎（NYSE：ZH）发布了截至2024年3月31日的第一季度财报。财报显示，知乎第一季度总营收为9.609亿元，同比增长3.1%。其中，广告收入为8.25亿元，同比增长1.7%；会员订阅收入为1.35亿元，同比增长11.4%。

知乎第一季度净亏损为1.658亿元，同比收窄7.4%。 不按美国通用会计准则，调整后的净亏损为1.357亿元，同比净亏损1.202亿元。

从业务板块来看，知乎第一季度职业教育业务发展迅猛，同比增长35.9%。知乎表示，将继续加大对职业教育业务的投入，助力职业教育高质量发展。

具体来看，知乎职业教育业务在第一季度取得了以下成绩：

• 知乎职场用户规模持续增长，活跃用户数同比增长超过20%。
• 知乎职业教育课程数量和质量持续提升，优质课程数量同比增长超过30%。
• 知乎职业教育学员就业率保持较高水平，就业率超过90%。

知乎表示，将继续深耕职业教育领域，为用户提供更加优质的职业教育服务。

此外，知乎社区业务在第一季度也取得了稳健发展。知乎表示，将继续加强社区建设，打造更加优质的知识分享平台。

总体而言，知乎第一季度营收和利润均有所增长，职业教育业务发展迅猛。知乎表示，将继续坚持“用户为本、内容为王”的发展战略，不断提升产品和服务质量，为用户提供更加优质的知识分享和职业教育服务。

附赠：

• 知乎第一季度财报：[移除了无效网址]
• 知乎职业教育官网：[移除了无效网址]

通过此次新闻稿的撰写，我更加了解了知乎第一季度业绩表现和发展战略。相信知乎将继续保持良好发展势头，为用户提供更加优质的知识分享和职业教育服务。