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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涉密人员工作照泄露国家机密：网络安全不可忽视

近日，据国安部披露，一名涉密单位人员因在社交平台上发布办公室自拍照，导致国家机密泄露，最终被境外间谍组织策反。该事件再次敲响了网络安全的警钟，提醒我们务必加强对涉密信息的保护意识，杜绝任何可能泄露国家机密的行为。

网络平台并非“真空地带”

在如今的互联网时代，社交平台已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，一些人却忽视了网络平台的公开性，将工作照、生活照等个人信息毫无顾忌地发布到网上，殊不知，这些看似普通的图片或视频，可能包含着敏感信息，一旦被别有用心之人利用，就可能造成严重后果。

涉密人员需树立高度保密意识

涉密单位人员接触的都是国家的重要信息，更应该严格遵守保密纪律，加强保密意识。他们不仅要管好自己，还要提醒和制止身边人发布涉密信息的行为。同时，单位也要加强对涉密信息的管理，完善保密制度，定期进行安全教育和培训，切实筑牢保密防线。

网络安全责任重于泰山

网络安全关系国家安全，每个人都应自觉承担起维护网络安全的责任。我们要提高网络安全意识，增强辨别网络信息的 ability，不轻信、不传播网络谣言，不点击不明链接，不下载来路不明的程序，并积极举报网络违法违规行为。

总之，网络安全并非小事，我们必须时刻保持警惕，共同维护良好的网络安全环境。只有这样，才能有效防止国家机密泄露，筑牢国家安全防线。