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

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滴滴顺风车安全再升级 亲友守护工具上线

北京，2024年6月16日 - 为进一步提升乘客出行安全，滴滴顺风车今日宣布升级安全功能，上线“亲友守护”工具。该工具将为用户提供多项安全保障，包括：

• **实时行程分享：**亲友可通过链接查看行程的实时进展，包括车辆位置、预计到达时间等信息。
• **紧急求助：**用户在遇到紧急情况时，可一键触发紧急求助，滴滴客服将第一时间提供协助。
• **行程回顾：**行程结束后，用户可将行程分享给亲友，让亲友了解您的出行情况。
• **实名认证协助：**亲友可协助用户完成实名认证，提升账号安全等级。

“亲友守护”工具的上线，是滴滴顺风车为保障乘客安全采取的又一重要举措。滴滴表示，将持续致力于为用户提供更加安全、便捷的出行体验。

新功能亮点分析

“亲友守护”工具的上线，为滴滴顺风车的安全保障体系增添了重要的一环。其主要亮点包括：

• **增强了用户的安全感。**亲友能够实时了解用户的出行情况，在用户遇到紧急情况时提供及时帮助，这将有效增强用户的安全感。
• **提升了实名认证率。**亲友可以协助用户完成实名认证，这将有助于提高平台的实名认证率，进一步提升平台的安全性。
• **体现了滴滴对安全责任的担当。**上线“亲友守护”工具，是滴滴积极履行社会责任，保障乘客安全的重要举措。

滴滴顺风车安全承诺

滴滴顺风车始终将安全放在首位，并不断推出新措施、新技术，提升平台的安全性。此前，滴滴顺风车已推出多项安全措施，包括：

• **建立严格的准入机制：**对司机和车辆进行严格审核，确保符合安全运营条件。
• **配备实时监控系统：**对行程进行实时监控，及时发现并处理安全风险。
• **提供多重保险保障：**为乘客提供意外伤害保险和乘客责任险，保障乘客权益。

滴滴表示，将继续致力于为用户提供更加安全、便捷的出行体验，为构建安全、可信的共享出行生态贡献力量。