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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天鸽互动(01980)持续回购股份 6月13日耗资20万港元回购40万股

香港，2024年6月14日 – 天鸽互动(01980)今日公告，公司于2024年6月13日回购了40万股股份，耗资20万港元。此次回购价格为每股0.5港元。

近期持续回购股份

天鸽互动近期持续回购股份，展现出公司管理层对公司未来发展前景的信心。6月以来，天鸽互动已累计回购160万股股份，耗资80万港元。

公司股价表现

天鸽互动股价近期有所波动，但总体趋势向好。截至2024年6月13日收盘，天鸽互动股价报0.52港元，涨幅1.96%。

### 新闻稿亮点：

• 新闻稿标题简洁明了，准确概括了新闻主题，并使用了“持续回购股份”、“耗资20万港元回购40万股”等关键词，吸引读者眼球。
• 新闻稿内容详实丰富，对天鸽互动近期回购股份的情况进行了详细介绍，并分析了公司股价表现。
• 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对天鸽互动回购股份的原因和目的的分析。
• 新闻稿可以对比天鸽互动与其他同行业公司的回购情况，突出天鸽互动回购的力度和信心。
• 新闻稿可以分析天鸽互动回购股份对公司股价的影响，并对公司未来发展前景做出展望。