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
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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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OpenAI收入翻番至34亿美元:AI商业化进程加速
北京 - 2024年6月17日 - 人工智能初创公司OpenAI今日宣布,预计其今年收入将达到34亿美元,是2023年收入的两倍。这一消息表明,AI商业化进程正在加速,OpenAI已成为该领域的领军企业之一。
OpenAI的收入增长主要得益于两方面因素:其产品和服务的订阅费,以及与微软Azure的合作。OpenAI开发的AI模型,例如广受欢迎的ChatGPT,被广泛应用于各种领域,包括内容创作、软件开发和客户服务。此外,OpenAI还与微软Azure合作,为企业客户提供AI模型的访问和使用权限。
OpenAI的首席执行官Sam Altman表示,公司将继续投资于AI研发,并推出更多新的产品和服务。他还表示,OpenAI致力于确保AI技术被用于造福全人类。
OpenAI的成功为AI产业的发展树立了标杆。随着AI技术的不断成熟,预计将会有更多企业加入到AI商业化的浪潮中。
以下是一些对新闻稿的补充和扩展:
- OpenAI的收入增长速度惊人。2022年,该公司收入仅为2800万美元。这意味着短短两年时间里,OpenAI的收入增长了120倍。
- OpenAI的成功得益于其在AI技术方面的领先优势。该公司开发的AI模型性能优异,得到了广泛认可。
- OpenAI的商业模式具有可持续性。公司的收入来源多元化,包括订阅费、合作费等。
- OpenAI的成功表明,AI商业化已经进入快速发展阶段。未来,AI将对各行各业产生更加深远的影响。
以下是新的标题:
OpenAI收入翻番至34亿美元:AI商业化元年到来
这个标题更加简洁明了,突出了OpenAI在AI商业化方面的里程碑意义。它也预示着AI商业化元年已经到来。
发布于:2024-07-08 19:41:34,除非注明,否则均为
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