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。

aespa重磅回归 致敬经典！ 柳智敏参与rap创作 赋予《时代遗憾》新篇章

北京 - 2024年1月15日，韩国SM娱乐公司旗下女子组合aespa通过SM STATION企划，发布了翻唱歌曲《时代遗憾 (2024 aespa Remake Ver.)》。该歌曲是韩国传奇组合Seo Taiji and Boys的经典之作，此次由aespa重新演绎，赋予了这首20年前的歌曲全新的生命力。

歌曲致敬经典，展现aespa独特风格

《时代遗憾》是Seo Taiji and Boys于1996年发行的一首歌曲，是韩国90年代最具代表性的歌曲之一。歌曲探讨了时代发展与个人理想之间的冲突，引发了巨大共鸣。此次aespa翻唱这首经典歌曲，不仅是对前辈的致敬，也展现了aespa独特的音乐风格。

柳智敏参与rap创作，增添歌曲力量

aespa此次翻唱的《时代遗憾》在保留原作经典旋律的基础上，加入了更加现代化的编曲和全新的rap歌词。其中，aespa成员柳智敏亲自参与了rap部分的创作，为歌曲增添了一份力量感和态度。

歌曲上线获好评，引发热烈反响

《时代遗憾 (2024 aespa Remake Ver.)》上线后，迅速获得了广大歌迷的喜爱。歌曲在各大音乐平台上都取得了良好的成绩，并登上多个音乐排行榜的榜首。许多歌迷表示，aespa的翻唱版本既保留了原作的经典韵味，又展现了独特的个人风格，让他们重新感受到了这首歌曲的魅力。

aespa此次翻唱《时代遗憾》，不仅是对经典的致敬，也是对自身音乐风格的探索。相信未来aespa会继续带给我们更多精彩的作品。

以下是一些网友评论：

• “aespa的翻唱太好听了！她们赋予了这首经典歌曲新的生命力。”
• “柳智敏的rap部分太燃了！为歌曲增添了力量感。”
• “aespa不愧是未来女团！她们总是能带给我们惊喜。”