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

希望以上内容能够满足您的需求。

厨邦蚝油“造假门”调查结果出炉：产品超标添加味精，或涉嫌虚假宣传

北京 - 2024年6月14日，针对厨邦蚝油被曝造假一事，中炬高新（000832.SZ）发布公告称，经公司自查，发现部分蚝油产品的确存在超标添加味精的情况，公司正积极配合监管部门调查，并将严肃处理相关责任人。

此前，据媒体报道，厨邦蚝油的前高管李明实名举报，称厨邦蚝油通过添加味精、糖精、甜蜜素等方式，虚假提高氨基酸态氮含量，以达到国家标准，并以此骗取了2亿元政府补贴。

中炬高新在公告中承认，公司在生产过程中确曾使用过味精、糖精、甜蜜素等添加剂，但否认了李明的指控，称公司使用的添加剂均在国家标准范围内，并未超标。

然而，根据北京市市场监督管理局的通报，经对厨邦蚝油样品进行抽样检验，发现部分样品氨基酸态氮含量超出了国家标准。通报还指出，厨邦公司在产品标签上标注的蚝汁含量也存在虚假宣传问题。

目前，市场监管部门正对厨邦公司进一步调查。

事件点评

厨邦蚝油“造假门”事件再次暴露了食品安全监管的漏洞。相关部门应加强监管力度，严厉打击食品造假行为，切实保障消费者权益。

此外，此次事件也提醒消费者在选购食品时要谨慎，应尽量选择信誉良好的品牌，并仔细查看食品标签，了解产品配料信息。

以下是一些对该事件的补充信息：

• 厨邦蚝油是中炬高新旗下的一款知名产品，在国内市场占有率较高。
• 李明曾担任中炬高新副总裁，负责厨邦蚝油业务。
• 李明举报的不仅仅是厨邦蚝油造假，还包括中炬高新存在虚假财务、转移资产等问题。
• 中炬高新已就李明的指控发布律师声明，称将追究李明的法律责任。

该事件可能会对厨邦蚝油品牌造成重大影响，并对中炬高新的股价产生负面影响。