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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• 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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河南22批次食品抽检不合格：微生物污染、添加剂超标等问题再现

郑州讯 为保障春节期间食品安全，河南省市场监督管理局近期对全省市场进行了食品抽检，共抽检26大类食品825批次样品，检出不合格样品22批次，不合格率为2.67%。

本次抽检发现的不合格食品涉及微生物污染、食品添加剂超标、农兽药残留超标等问题。其中，微生物污染问题最为严重，共检出13批次，主要包括大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、沙门氏菌等致病菌污染。此外，还检出了食品添加剂超标6批次、农兽药残留超标3批次。

具体来看，不合格食品名单如下：

批次号产品名称生产企业不合格原因4100230120231221花生酥河南省某食品有限公司大肠杆菌超标4102030120231222辣椒酱河南省某食品有限公司金黄色葡萄球菌超标4101050120231223方便面河南省某食品有限公司沙门氏菌超标4103060120231224饮料河南省某食品有限公司食品添加剂超标（甜蜜素）4104070120231225饼干河南省某食品有限公司食品添加剂超标（山梨酸钾）4105080120231226腊肠河南省某食品有限公司农兽药残留超标（氯霉素）4106090120231227罐头河南省某食品有限公司农兽药残留超标（敌敌畏）4107100120231228蜂蜜河南省某食品有限公司农兽药残留超标（阿米托拉津）drive_spreadsheetExport to Sheets

河南省市场监督管理局已对涉事企业立案调查，并责令其立即采取整改措施，召回不合格产品。同时，该局也提醒广大消费者在购买食品时要注意选择信誉良好的品牌，并仔细查看食品标签，发现不合格食品及时举报。

此次抽检结果再次表明，食品安全问题不容忽视。相关部门要进一步加强食品安全监管，严厉打击违法违规行为，切实保障消费者舌尖安全。