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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小米高管贪腐案揭露：两名总经理被辞退，涉案金额巨大

北京 - 2024年6月16日，小米集团发布内部通报，宣布两名国际业务部地区总经理因涉嫌贪腐被辞退。据悉，这两名高管分别为原西欧地区部总经理欧文和原拉美地区部总经理陈丙旭，两人涉案金额巨大。

欧文被指控虚构外包业务，从中牟取非法利益。陈丙旭则被指控在业务合作中收受贿赂、名贵财物和奢侈招待。小米方面表示，已对这两名高管启动刑事及民事维权程序。

此次事件引发了舆论对小米公司内部管理和海外业务合规问题的关注。有分析人士指出，小米近年来海外业务快速扩张，但其内部管理和风控体系建设可能存在滞后，导致贪腐案件频发。

小米集团表示，高度重视员工违纪违法行为，并将持续加强内部管理和风控建设，营造公平竞争、诚信经营的企业文化。

以下是对事件的几点补充和分析：

• 两名高管所在的欧洲和拉美地区是小米海外业务的重要市场。此次事件可能会对小米在当地的业务造成一定影响。
• 小米近年来频发高管贪腐案件，这反映出公司在内部管理和风控方面存在漏洞。小米需要加强制度建设，完善监督机制，杜绝类似事件再次发生。
• 随着中国企业走出去步伐的加快，海外企业反腐败问题日益凸显。企业需要高度重视海外市场合规经营，加强对员工的廉洁教育，构建健全的反腐败体系。

以下是新的标题：

小米高管贪腐案敲响警钟：海外企业合规经营不容忽视