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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微短剧乱象：低俗血腥内容泛滥，剧情离奇狗血引担忧

近年来，微短剧以其短小精悍、剧情紧凑的特点迅速走红网络，成为不少观众茶余饭后的休闲娱乐方式。然而，随着微短剧平台的快速发展，一些低俗血腥、剧情离奇的微短剧也开始充斥网络，引发了社会各界的担忧。

低俗血腥内容泛滥，挑战社会底线

在一些微短剧中，为了博取眼球，创作者不惜以低俗血腥的内容来吸引观众。例如，一些微短剧中充斥着暴力、血腥的画面，甚至出现一些打擦边球的色情内容，对未成年人的身心健康造成了严重威胁。

剧情离奇狗血，脱离现实生活

为了制造戏剧冲突，一些微短剧的剧情刻意离奇狗血，甚至违背常理。例如，一些微短剧中出现霸道总裁爱上灰姑娘、一夜暴富、逆袭人生等桥段，剧情浮夸不接地气，对观众的价值观造成误导。

乱象背后：平台监管不力、创作者急于求成

微短剧乱象的背后，既有平台监管不力的原因，也有创作者急于求成的心态。一些微短剧平台为了追求流量，对内容审核把关不严，导致低俗血腥、剧情离奇的微短剧得以传播。而一些创作者为了快速吸引观众，不惜牺牲内容质量，以博眼球的方式来制造话题。

治理乱象：多方合力，营造健康网络环境

针对微短剧乱象，需要多方合力，共同营造健康向上的网络环境。平台应加强内容审核，严格执行相关规定，杜绝低俗血腥、剧情离奇的微短剧上线；创作者应树立正确的创作理念，注重内容质量，为观众带来积极正面的作品；相关部门应加大监管力度，对违规平台和创作者进行查处，净化网络空间。

微短剧作为一种新型的网络视听形式，具有广阔的发展前景。只有不断规范管理、提升内容质量，才能推动微短剧行业健康发展，为观众带来更多优质作品。