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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• 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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电视机沦为“背景板”？开机率断崖式下跌引热议：用户体验亟待改善

北京 - 近日，一则“我国电视开机率跌至30%”的消息冲上热搜，引发广泛关注。昔日家庭娱乐中心的“C位”如今沦为“背景板”，电视机开机率为何断崖式下跌？用户体验不佳、内容同质化严重、付费乱象丛生等因素被指是罪魁祸首。

用户体验不佳，开机就被“劝退”

长达十几秒的开机广告、层层套娃的付费模式、繁琐的操作界面……如今，不少用户打开电视的第一感受并非期待已久的视听盛宴，而是无尽的等待和烦躁。一位北京用户表示，每次开机都要忍受漫长的广告轰炸，好不容易进入观看界面，却又发现想看的节目需要付费，而且还要充值各种会员才能享受完整内容，令人十分反感。

内容同质化严重，缺乏吸引力

除了糟糕的用户体验，电视内容的同质化现象也令观众望而却步。近年来，各大卫视和地方电视台所播出的电视剧、综艺节目题材和风格趋同，缺乏鲜明特色和创新亮点，难以满足观众日益多元化的观影需求。此外，一些卫视过度追求收视率，热播剧轮番轰炸，也让观众感到审美疲劳。

付费乱象丛生，用户权益受损

近年来，电视行业的付费乱象也愈演愈烈。除了传统的会员费之外，一些平台还推出了各种花式收费项目，例如特定节目付费、超前点播、付费跳过广告等等，让用户感到被割韭菜。更有甚者，一些平台存在强制付费、捆绑收费等情况，侵犯了用户的权益。

电视行业何去何从？用户呼唤优质内容和真誠服务

面对电视开机率断崖式下跌的困境，业内人士呼吁电视行业应以用户为中心，改善用户体验，提升内容质量，杜绝付费乱象。唯有如此，才能重新赢得观众的青睐，重振电视行业的活力。

专家建议：

• 加强监管力度，整治付费乱象，保护用户权益。
• 丰富节目类型，提升内容质量，满足观众多元化需求。
• 创新传播方式，融合新媒体平台，拓展电视受众。
• 提高服务意识，改善用户体验，提升用户满意度。

电视作为传统视听媒体，拥有不可替代的优势和广阔的发展前景。然而，要想在新的时代环境下重焕光彩，电视行业必须直面问题，勇于改革，以用户为中心，不断提升内容质量和服务水平，才能真正赢得观众的认可，实现可持续发展。