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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显卡价格居高不下，英伟达市场份额持续增长：A卡何去何从？

北京 - 2024年6月17日 - 随着全球芯片短缺问题持续发酵，以及加密货币挖矿需求回落，显卡价格本应迎来大幅下跌。然而，市场数据却显示，显卡价格依然居高不下，尤其是英伟达阵营的产品。据某知名科技媒体报道，英伟达在第一季度显卡市场的份额增长了8%，而AMD则下降了7%。

造成这一现象的原因是多方面的。首先，全球芯片短缺问题依然严峻，导致显卡芯片的供应难以满足市场需求。其次，加密货币挖矿需求虽然有所回落，但依然存在一定规模，这部分需求对高端显卡仍然造成了一定支撑。最后，英伟达在产品策略上更加积极，推出了多款高性能新品，同时通过软件更新提升了老款产品的性能，使得其产品在市场上更具竞争力。

A卡何去何从？

在英伟达强势攻势下，A卡阵营显得有些被动。虽然A卡在价格方面依然具有一定优势，但在性能和软件生态方面与N卡相比仍存在差距。此外，AMD近期也面临着芯片产能不足的问题，这进一步制约了其A卡的出货量。

未来展望

从目前的市场趋势来看，短期内显卡价格仍然难以出现大幅下跌。对于消费者来说，在购买显卡时需要综合考虑价格、性能、软件生态等因素，选择最适合自己的产品。

以下是一些可以扩充的细节：

• 可以详细分析英伟达和AMD在产品策略上的差异，以及这如何影响了各自的市场份额。
• 可以列举一些具体的A卡和N卡产品，并进行对比分析。
• 可以采访一些业内专家，对未来显卡市场的发展趋势进行预测。

以下是一些洗稿网络文章的技巧：

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• 使用不同的词汇和语法。
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