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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美国体验特斯拉FSD：亮点频现，仍待完善

北京，2024年6月14日 - 近日，我有幸在美国体验了特斯拉的FSD（全自动驾驶）功能，总体感受是亮点频现，但仍有待完善。

亮点：

• **强大的感知能力：**FSD能够准确识别周围环境，包括车辆、行人、交通信号灯等，并做出相应的驾驶决策。在复杂的路况下，FSD也能保持平稳流畅的驾驶。
• **优秀的自动变道能力：**FSD能够自动识别合适的变道时机，并安全地完成变道操作。在高速公路上，FSD能够自动跟车、变道、超车，大大降低了驾驶疲劳感。
• **智能的停车能力：**FSD能够自动识别停车位，并自动泊车入位。即使是狭窄的停车位，FSD也能轻松完成泊车操作。

需要完善的地方：

• **在某些情况下，FSD对周边环境的识别还不够准确，可能会出现一些误判。**例如，在光线昏暗的环境下，FSD可能会误将路边的树木识别为行人而紧急刹车。
• **FSD的驾驶风格略显保守，在一些情况下可能会影响通行效率。**例如，在允许超车的情况下，FSD可能不会主动超车。
• **FSD目前仍在测试阶段，尚未完全成熟，存在一定的安全风险。**因此，用户在使用FSD时仍需保持警惕，并随时准备接管车辆。

**总体而言，特斯拉FSD在自动驾驶技术方面取得了显著的进步，展现出巨大的潜力。**相信随着技术的不断完善，FSD将能够为用户提供更加安全、舒适、便捷的驾驶体验。

以下是一些关于特斯拉FSD的额外信息：

• FSD目前在美国部分地区开放测试，尚未在全球范围内开放。
• FSD需要选装，价格为1.5万美元。
• 使用FSD时，用户仍需保持警惕，并随时准备接管车辆。

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