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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智算新时代：下一代AI芯片角力，速度与技术双轮驱动

台北/北京/上海 - 2024年6月16日 - 在刚刚结束的台北国际电脑展（Computex 2024）上，AI芯片成为最受瞩目的焦点之一。英伟达、AMD、英特尔三大芯片巨头齐聚一堂，纷纷发布了下一代AI芯片产品，展现了其在AI领域的强大实力和技术积累。

速度之争：一年一代刷新AI芯片更迭速度

摩尔定律放缓，芯片性能提升难度加大，但AI芯片市场却呈现出加速发展的态势。各路厂商纷纷加码布局，以期抢占先机。英伟达率先打响了“一年一代”的节奏，去年发布Blackwell，今年又推出Rubin，明年还将有新的产品问世。AMD紧随其后，宣布每年发布一款Instinct系列AI加速器。英特尔也推出了Gaudi芯片，并承诺未来会加快AI芯片的迭代速度。

技术角力：性能、功耗、易用性成关键

在性能方面，各家的AI芯片都取得了显著提升。英伟达Rubin采用台积电5nm工艺制造，相比Blackwell性能提升一倍以上；AMD MI325X采用全新的MCM封装设计，计算能力比上一代产品提升70%；英特尔Gaudi芯片则采用了全新的架构，能效比大幅提升。

除了性能之外，功耗和易用性也是厂商们关注的重点。英伟达Rubin采用了新的散热技术，能够有效降低功耗；AMD MI325X支持多种编程语言和开发工具，方便开发者使用；英特尔Gaudi芯片则提供了丰富的软件支持，降低了用户的门槛。

互联互通：打通AI生态，释放更大潜能

在AI芯片之外，各厂商也在积极布局AI生态。英伟达推出了Omniverse云平台，为开发者提供了一个协作开发的平台；AMD推出了MI Open软件平台，为用户提供更丰富的开发工具；英特尔则推出了oneAPI统一编程接口，方便开发者跨平台开发AI应用。

结语：

下一代AI芯片的竞争，不仅是速度和技术的比拼，更是对AI生态的构建和完善。随着AI技术的不断发展，AI芯片将发挥越来越重要的作用，推动AI产业迈向新的高度。

以下是一些可以作为新闻来源的网站：

• 36氪: https://36kr.com/
• 新浪财经: https://www.cdyzai.com/html/11b699985.html
• 腾讯新闻: https://www.qzkj.net/innovative/1954.html
• CSDN博客: https://blog.csdn.net/weixin_49393016/article/details/136409180

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