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

博主:admin admin 2024-07-07 04:19:12 775 0条评论

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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生成式AI重塑B2B行业格局,百度爱采购数智大会奏响数字经济新篇章

北京,2024年6月15日 - 在数字经济蓬勃发展的今天,人工智能(AI)技术正以前所未有的速度和广度,重塑着各行各业的生产和经营方式。在B2B领域,AI更是成为了驱动产业变革、助力企业增长的关键力量。

6月14日,由百度爱采购主办的第三届数智大会在山东曲阜盛大开幕。本次大会以“承智启新,AI创未来”为主题,聚焦生成式AI在B2B行业的应用落地,吸引了来自全国各地的1300余家企业代表和行业专家共同参与,共同探讨AI技术赋能B2B产业转型升级的新路径。

生成式AI全链路赋能B2B行业

大会上,百度集团副总裁、移动生态商业体系负责人王凤阳发表了题为《智能体生成未来爱采购引领变革》的演讲。他指出,生成式AI的出现,标志着AI技术发展进入了一个新阶段。相比于传统的AI技术,生成式AI能够更加智能地理解和处理信息,并创造出具有创意性的内容。这对于B2B行业而言,意味着巨大的变革机遇。

王凤阳表示,百度爱采购将以文心大模型为技术底座,全面落地生成式AI技术,打造全链路智能B2B平台。爱采购将为企业提供包括一键式智能商品创建、一站式极简投放解决方案、多模态智能寻源与接待、数字人VR探厂等在内的智能化解决方案,帮助企业提升运营效率,降低经营成本,实现数字化转型升级。

爱采购助力中小企业降本增效

在本次大会上,百度爱采购还发布了面向中小企业的“生成式AI全链路解决方案”。该方案以一键式智能商品创建为核心,帮助中小企业快速完成商品信息创建和丰富,提升商品详情页质量,降低运营成本。同时,爱采购还推出了智能投放、智能询价、智能客服等一系列智能化工具,帮助中小企业提升获客能力、服务水平,实现降本增效。

B2B行业迈入智能新时代

百度爱采购数智大会的成功举办,标志着B2B行业正在加速迈入智能新时代。生成式AI技术的应用,将为B2B行业带来更加深刻的变革,推动产业链上下游的协同创新,助力企业实现高质量发展。

专家观点

来自艾瑞咨询的专家表示,生成式AI是B2B行业未来发展的关键趋势之一。爱采购作为领先的B2B采购平台,率先落地生成式AI技术,将为行业发展注入新的活力。

本次大会的嘉宾们也纷纷表示,希望能够与百度爱采购深入合作,共同推动B2B行业智能化转型升级。

结语

生成式AI正在重塑B2B行业的格局,百度爱采购正以领先的技术和创新的理念,引领B2B行业迈入智能新时代。相信在未来,爱采购将继续发挥平台优势,助力更多企业实现数字化转型升级,共创数字经济发展新未来。

The End

发布于:2024-07-07 04:19:12,除非注明,否则均为夜间新闻原创文章,转载请注明出处。