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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多想云拟向独立私募基金公司及集团员工发行1.6亿股认购股份 募资3990万港元

香港 - 2024年6月18日 - 多想云（06696）今日宣布，公司拟向两名独立私募基金公司及一名集团员工发行合计1.6亿股认购股份，净筹资约3990万港元。

认购股份的发行价为每股2.49港元，较多想云于2024年6月17日收盘价2.38港元溢价4.63%。认购股份相当于多想云已发行股本的约4.67%。

两名独立私募基金公司认购了合计1.5亿股认购股份，其中认购人A认购了8000万股，认购人B认购了7000万股。集团员工王文雯认购了1000万股认购股份。

多想云表示，公司将利用募集资金用于扩大其人工智能平台的开发和应用，以及加强市场营销和推广活动。

分析人士认为，多想云此举有利于公司引入战略投资者，扩大融资渠道，增强自身实力，并加速人工智能业务发展。

以下是对新闻稿的补充信息：

• 多想云是一家从事人工智能技术开发和应用的公司，其主要产品和服务包括人工智能平台、智能家居解决方案、智慧城市解决方案等。
• 两名独立私募基金公司分别为**[基金公司名称1]和[基金公司名称2]**。
• 集团员工王文雯为多想云的**[职位]**。

以下是一些新的标题建议：

• 多想云引入战略投资者 募资3990万港元用于人工智能业务发展
• 多想云向独立私募基金公司及员工发行认购股份 扩大融资渠道增强自身实力
• 多想云获两家独立私募基金公司投资 加速人工智能平台开发和应用

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