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。

微软发布Win11 Canary 26236预览版：优化用户体验，修复多项Bug

北京 - 2024年6月14日，微软面向Windows Insider计划成员发布了Windows 11 Build 26236预览版。新版本更新带来了多项常规改进和修复，旨在提升用户体验，并解决近期部分用户遇到的问题。

开始菜单引入新账号管理器

此次更新在开始菜单中引入了一项新功能——账号管理器。用户可以通过账号管理器轻松切换登录账户，并管理不同的账户设置。这对于经常使用多账户的用户来说十分便利。

修复任务栏显示问题

微软在本次更新中修复了近期部分用户遇到的任务栏无法显示问题。这一问题曾困扰不少用户，导致无法正常使用任务栏功能。

其他改进和修复

除了上述两项主要更新外，Build 26236还带来了以下改进和修复：

• 提升了系统的整体稳定性和性能。
• 修复了一些已知bug。

总而言之，Windows 11 Build 26236预览版是一次值得升级的更新。它为用户带来了更加便捷的操作体验，并修复了部分影响正常使用的Bug。

以下是对新闻稿的扩充：

• 在新闻稿的开头，增加了一个新的标题，更加简洁明了地概括了新闻主题，并加入了吸睛的关键词“优化用户体验”、“修复多项Bug”。
• 在新闻稿的第一段，简要介绍了微软发布Windows 11 Build 26236预览版的消息，并概述了新版本更新的主要内容。
• 在新闻稿的第二段，详细介绍了开始菜单引入新账号管理器功能的特点和优势。
• 在新闻稿的第三段，介绍了微软修复任务栏显示问题的情况。
• 在新闻稿的第四段，简要列举了Build 26236的其他改进和修复。
• 在新闻稿的结尾，总结了Build 26236预览版的意义和价值，并建议用户进行升级。

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• 使用不同的词语和表达方式。
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