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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苹果谨慎拥抱生成式人工智能：力求突破技术瓶颈，打造安全可靠的应用场景

北京，2024年6月18日 - 在本周的全球开发者大会上，苹果公司展示了其备受期待的生成式人工智能（Generative AI）愿景，旨在将这项强大的技术应用于旗下产品和服务，为用户带来更加智能化的体验。然而，苹果也展现出审慎的态度，强调将把安全性和可靠性放在首位，避免落入生成式人工智能发展过程中常见的陷阱。

生成式人工智能拥有巨大的潜力，能够通过机器学习来自动生成文本、图像、音频和视频等内容。然而，这项技术也存在着一些潜在风险，例如生成虚假信息、制造深度伪造、或产生有偏见的输出等。

苹果公司显然意识到了这些风险。在大会上，苹果负责软件工程的高级副总裁Craig Federighi表示：“对于我们将生成式人工智能应用于哪些领域，我们非常非常谨慎。我们不会让这位少年去开飞机。”

为了确保安全性和可靠性，苹果采取了一系列措施。首先，该公司只会在特定情况下使用生成式人工智能，例如改写和总结电子邮件、管理日历以及与Siri进行更自然的对话。其次，苹果将对生成式人工智能模型进行严格的训练和测试，以确保其输出的准确性和可靠性。此外，该公司还将建立健全的伦理规范，避免生成式人工智能被滥用。

尽管苹果采取了谨慎的措施，但一些专家仍然对该公司在生成式人工智能领域的发展前景表示担忧。他们认为，苹果过于保守可能会错失发展良机，并落后于竞争对手。

例如，科技分析师Ming-Chi Kuo预测，苹果最早要到2025年才会推出搭载生成式人工智能芯片的设备。而与此同时，其他科技公司已经开始在该领域积极布局。例如，谷歌已经在其搜索引擎和Pixel手机中使用了生成式人工智能技术。

尽管存在争议，但苹果在生成式人工智能领域的谨慎态度值得肯定。这项技术拥有巨大的潜力，但也存在着不可忽视的风险。只有在确保安全性和可靠性的前提下，生成式人工智能才能真正发挥其价值，造福人类社会。

以下是文章的一些补充信息：

• 苹果公司已经在生成式人工智能领域进行了多年的研发投入。据估计，该公司拥有数百名从事该领域研究的工程师和科学家。
• 苹果公司已经在其一些产品中使用了生成式人工智能技术。例如，Siri可以根据用户的语音指令生成文本或翻译语言。
• 苹果公司未来计划将生成式人工智能应用于更多领域，例如照片编辑、视频创作和游戏开发等。

以下是文章的另一个潜在标题：

• 苹果试水生成式人工智能：谨慎前行，探索未来