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。

AI代码大模型评估结果出炉：阿里云、华为、商汤等首批通过

北京，2024年6月14日 - 备受业界关注的AI代码大模型评估结果出炉，阿里云、华为、商汤等企业首批通过。此次评估由中国信息通信研究院（CAICT）主导，旨在推动AI代码大模型技术的应用落地，促进AI+软件开发新生态建设。

**评估结果显示，**阿里云的通义灵码、华为的昇腾CodeModel、商汤的小浣熊等AI代码大模型在通用能力、专用场景、应用成熟度等方面均表现优异，满足相关评测标准。这意味着这些模型具备了较强的代码生成、分析、优化能力，可广泛应用于软件开发、编程辅助、代码审查等领域。

业内专家表示，AI代码大模型的出现将颠覆传统软件开发模式，带来开发效率的大幅提升。通过AI模型的智能辅助，开发者可以将更多精力聚焦于算法设计和业务逻辑实现，从而加速软件开发进程。

此次评估结果的发布，也标志着我国AI代码大模型技术取得了阶段性成果。未来，随着技术的不断进步和应用的深入，AI代码大模型将发挥更大的作用，推动软件开发产业转型升级，助力数字经济发展。

以下是对主要信息的扩充：

• 通用能力方面：
  • 阿里云的通义灵码在代码转换方面支持多种编程语言之间的转换，并能自动生成不同风格的代码。
  • 华为的昇腾CodeModel在代码检查及修复方面拥有强大的缺陷识别能力，可自动修复代码中的语法错误和逻辑漏洞。
  • 商汤的小浣熊在代码优化方面具备智能化代码重构功能，可有效提升代码的可读性和易维护性。
• 专用场景方面：
  • 阿里云的通义灵码提供网站开发、数据库开发、大数据开发、嵌入式开发等多个场景的支持。
  • 华为的昇腾CodeModel可应用于智能化代码生成、代码测试、代码安全等领域。
  • 商汤的小浣熊在代码生成、代码调试、代码部署等方面具有广泛的应用前景。
• 应用成熟度方面：
  • 阿里云的通义灵码具备完善的数据合规及数据分类分级机制，并通过了相关安全认证。
  • 华为的昇腾CodeModel拥有良好的模型稳定性和可维护性，可持续提供高性能服务。
  • 商汤的小浣熊在模型推理性能、模型服务风险可控性等方面表现优秀，可满足企业级应用需求。

以下是新标题的建议：

• AI赋能软件开发：阿里云、华为、商汤等AI代码大模型评估结果出炉
• 代码生成更智能，软件开发更高效：解读AI代码大模型评估
• AI大模型助力软件开发新变革：阿里云、华为、商汤等领跑行业

希望以上内容能够满足您的需求。