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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城投公司掘金殡葬服务：机遇与挑战并存

近年来，随着我国老龄化进程加快，殡葬服务行业迎来巨大发展空间。嗅觉敏锐的城投公司也纷纷入局，将目光投向了墓地、殡仪馆等细分领域。然而，城投公司进军殡葬服务市场，机遇与挑战并存。

政策利好，推动市场扩容

我国人口老龄化趋势日益明显，据第七次全国人口普查数据显示，我国60岁及以上人口占比已达18.72%。这意味着未来殡葬服务的需求将持续增长。

为顺应市场发展需求，近年来国家出台了一系列政策，支持殡葬服务产业发展。例如，民政部等部门印发的《关于促进殡葬服务业改革发展的若干意见》明确提出，要鼓励社会资本投资建设经营殡葬设施，拓宽殡葬服务供给渠道。

城投公司优势凸显，加速布局

城投公司作为地方政府投融资平台，拥有资金、土地、政策等方面优势，进军殡葬服务市场具备天然的优势。

资金优势: 城投公司融资渠道多元，资金实力雄厚，能够为大型殡葬服务项目提供充足的资金支持。

土地优势: 城投公司往往拥有较多的土地资源，能够为殡葬设施选址提供便利。

政策优势: 城投公司与地方政府关系密切，能够在政策审批等方面获得一定便利。

行业集中度低，竞争加剧

目前，我国殡葬服务市场尚处于发展初期，行业集中度较低，竞争较为分散。城投公司进军该市场，将面临众多民营企业的激烈竞争。

此外，殡葬服务行业涉及殡葬文化、宗教信仰等敏感领域，相关法律法规尚不完善，城投公司在经营过程中也面临一些挑战。

结语

城投公司进军殡葬服务市场，是顺应市场发展需求、拓展业务新领域的重要举措。然而，城投公司也需充分考虑行业特点，加强风险管控，以高质量服务赢得市场竞争。