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

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天鸽互动持续回购股份 彰显公司发展信心

香港，2024年6月18日 – 天鸽互动（01980.HK）今日宣布，公司于2024年6月14日回购了41.1万股股份，耗资20.55万港元。回购价为每股0.5港元。

此次回购是天鸽互动近期持续回购股份举措的一部分。自2024年4月以来，公司已累计回购股份超过1000万股，耗资逾500万港元。

天鸽互动表示，公司回购股份是基于对公司未来发展前景的信心，以及对公司长期价值的认可。公司将继续审慎评估市况，并适时采取回购股份等措施，维护股东利益。

关于天鸽互动

天鸽互动（01980.HK）是一家专注于移动互联网游戏开发和运营的香港公司。公司拥有多款深受玩家喜爱的游戏产品，包括《传奇世界》、《问道》等。公司凭借着优秀的研发能力和运营能力，在业内取得了良好的口碑。

新闻分析

天鸽互动近期持续回购股份，表明公司管理层对公司未来发展充满信心。回购股份可以减少公司流通股数量，提升每股收益，并向市场传递公司积极的信号。此外，回购股份还可以用于股权激励计划，吸引和留住人才。

天鸽互动所在的移动游戏行业竞争激烈，但同时也蕴含着巨大的发展潜力。随着5G技术的普及和智能手机的普及，移动游戏市场将迎来更大的增长空间。天鸽互动凭借着良好的研发实力和运营能力，有望在未来取得进一步发展。

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