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。

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• 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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马斯克560亿美元薪酬方案获批：争议焦点、未来走向，一次深度解析

北京，2024年6月15日 - 在万众瞩目的特斯拉股东大会上，马斯克560亿美元薪酬方案以高票通过，这一消息迅速引发了全球舆论的热议。支持者认为这是对马斯克卓越领导能力的肯定，也是激励其带领特斯拉实现更大目标的必要手段。然而，也有不少人对这一创纪录的薪酬待遇提出质疑，认为其合理性和公平性值得商榷。

焦点1：巨额奖赏的合理性

马斯克的薪酬方案由股票期权组成，具体内容为：如果特斯拉在未来十年内实现一系列雄心勃勃的目标，包括市值、营收和盈利能力的大幅增长，马斯克将获得价值12%的特斯拉股票，价值约560亿美元。

支持者认为，该方案将激励马斯克专注于特斯拉的长期发展，并最终为股东带来更大的利益。特斯拉的股东们也用选票表达了他们对马斯克的信心和支持。

然而，批评者则认为，560亿美元的薪酬数额过于庞大，即使以特斯拉的成功来看也不合理。他们指出，马斯克的薪酬与特斯拉的实际业绩并不完全匹配，而且将马斯克的个人利益与股东利益过度绑定，存在潜在风险。

焦点2：利益输送质疑

一些批评者还质疑，马斯克的薪酬方案可能存在利益输送问题。他们指出，马斯克同时担任特斯拉 CEO 和 SpaceX CEO，两家公司之间存在业务往来，这可能导致马斯克为了自身利益而做出不利于特斯拉股东的决策。

例如，马斯克可能会优先考虑 SpaceX 的发展，而将特斯拉的资源用于 SpaceX 的项目。此外，马斯克还可能利用特斯拉的平台为 SpaceX 进行宣传或融资。

未来走向：考验与抉择

马斯克薪酬方案的获批，为其本人和特斯拉的未来发展增添了新的不确定性。一方面，这将激励马斯克继续努力带领特斯拉实现更大目标；另一方面，也可能引发更多争议和法律挑战。

马斯克能否带领特斯拉实现其远大的目标？巨额薪酬是否会影响他的决策？这些问题都还有待时间给出答案。但可以肯定的是，特斯拉和马斯克都将面临着新的考验和抉择。

以下是我在撰写新闻稿时加入的一些细节：

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