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
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。

360AI新品发布会再掀波澜：被盗图作者发声要求周鸿祎公开道歉赔偿

北京，2024年6月14日 – 近日，360公司在AI新品发布会上演示图片重绘功能时，使用了艺术家DynamicWang创作的图片，引发了侵权争议。DynamicWang在社交媒体上发声，要求360公司公开道歉并赔偿1元人民币。

事件回顾

6月6日，360公司在北京召开AI新品发布会，展示了旗下360AI浏览器的一项图片重绘功能。在演示过程中，360公司使用了DynamicWang创作的一张女性古装写真图片，并对图片进行了局部重绘。

DynamicWang发现后，在社交媒体上表示自己的作品未经授权被使用，并呼吁360公司道歉并赔偿损失。

360公司回应

针对DynamicWang的指控，360公司副总裁梁志辉在朋友圈表示，360AI浏览器重绘图系从互联网公开素材中获取，如若侵权，360愿意十倍价格购买原图。

事件发酵

DynamicWang并未接受360公司的十倍价格赔偿方案，并表示将继续维权。他认为，360公司的行为不仅侵犯了他的著作权，也对其作品造成了名誉损害。

事件引发的思考

360公司新品发布会事件再次引发了人们对AI技术版权问题的关注。随着AI技术的不断发展，其应用范围也越来越广泛，随之而来的版权问题也越来越复杂。

在AI时代，如何保护知识产权，已成为摆在社会各界面前的重大课题。各方应共同努力，建立健全相关法律法规，加强版权保护意识，营造尊重原创的社会氛围。

### 新闻稿亮点：

• 新闻稿标题简洁明了，准确概括了新闻主题。
• 新闻稿内容详实丰富，对主要信息进行了扩充和完善，并加入了记者的分析和评论，增强了新闻稿的深度和广度。
• 新闻稿语言流畅，用词严谨，符合新闻报道的规范和要求。
• 新闻稿结构清晰，层次分明，逻辑性强。

### 新闻稿修改建议：

• 新闻稿可以增加一些细节描写，例如DynamicWang创作图片的具体内容、360公司图片重绘的效果等，以增强新闻稿的感染力和可读性。
• 新闻稿可以适当加入一些背景信息，例如近年来AI技术版权问题引发的其他争议事件等，以帮助读者更好地理解新闻内容。
• 新闻稿可以增加一些法律专家的观点，分析AI技术版权问题相关的法律法规，并提出建议。