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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大商所温度指数：助力产业发展，服务社会民生

北京，2024年6月17日 - 今天是第62个世界气象日，主题为“气象、气候与水”。近年来，随着全球气候变化加剧，极端天气事件频发，对农业生产、能源消费、基础设施建设等领域造成重大影响。在大宗商品市场，气温指数作为一种重要的风险管理工具，正日益受到关注。

大商所作为全球领先的期货交易所，早在2009年就与中央气象台合作，推出了温度指数。经过十余年的发展，大商所温度指数已成为服务产业发展、保障社会民生的重要工具。

“从0到1到N”，大商所温度指数不断创新

大商所温度指数从最初的单一品种、单一地域，发展到如今的多品种、多地域、多层次的产品体系，为市场参与者提供了更加丰富的风险管理工具。

• **产品种类丰富：**目前，大商所已推出涵盖全国15个城市的日平均温度指数、月累积平均温度指数、制热指数和制冷指数等多种产品，能够满足不同产业、不同地域的风险管理需求。
• **数据权威可靠：**大商所温度指数基于中央气象台权威气象数据，数据来源真实可靠，具有较强的公信力。
• **交易活跃透明：**大商所温度指数在期货市场公开交易，价格发现功能完善，能够有效反映市场对未来气温变动的预期。

服务产业发展，保障社会民生

大商所温度指数已广泛应用于农业、能源、交通、制造等多个领域，为产业发展和社会民生提供了有效的风险保障。

• **农业：**大商所温度指数可以帮助农户规避因高温、低温等天气因素造成的产量损失，为农业生产提供稳定性。
• **能源：**大商所温度指数可以帮助能源企业对冲因气温变化导致的能源需求波动风险，提高能源生产和供应的效率。
• **交通：**大商所温度指数可以帮助交通运输企业对冲因极端天气事件导致的交通运输成本增加风险，保障交通运输的平稳运行。
• **制造：**大商所温度指数可以帮助制造企业对冲因气温变化导致的生产成本增加风险，提高生产效率。

未来展望

未来，大商所将继续加强与中央气象台的合作，不断完善温度指数产品体系，提升产品服务质量，为产业发展和社会民生提供更加有效的风险管理工具。

大商所温度指数的创新实践，是金融服务实体经济的一个典范。通过发挥期货市场的风险管理功能，大商所为产业发展和社会民生提供了重要的支持，为建设生态文明、促进可持续发展作出了积极贡献。