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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眼科诊疗迎来重大突破：华为联合中山眼科发布ChatZOC眼科大模型，效率提升75%

广州讯（记者 张琳）6月6日，是第29个全国爱眼日。为推动眼科诊疗技术进步，助力健康中国建设，中山大学中山眼科中心与华为公司携手合作，共同发布了一款基于人工智能技术研究构建的眼科大模型ChatZOC。该模型的研发成果，标志着眼科诊疗领域的人工智能技术迈上了新台阶。

ChatZOC眼科大模型由中山眼科于2023年3月开始领头研发，并在同年12月与华为启动了联合研发。该模型基于华为昇腾AI基础设施和盘古大模型，采用大规模多模态数据训练，能够高效处理眼科影像、文本和编码等多种类型数据，并对眼科疾病进行精准识别和诊断。

据介绍，ChatZOC眼科大模型在眼科疾病的辅助诊断方面取得了显著成效。在眼底OCT图像的辅助诊断任务中，该模型的准确率达到95%以上，相比传统方法提升了75%。此外，该模型还可用于眼科疾病的辅助治疗方案制定、个性化诊疗方案推荐等，为眼科医生提供强有力的辅助支持。

ChatZOC眼科大模型的发布，是眼科诊疗领域人工智能技术应用的一次重大突破。该模型的应用，将有效提高眼科诊疗效率和准确性，为患者提供更加优质的眼科医疗服务。

以下是对新闻稿主要信息的扩充：

• ChatZOC眼科大模型采用了最先进的人工智能技术，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。
• 该模型的训练使用了来自中山眼科中心的大量眼科影像、文本和编码数据，数据量级达到PB级别。
• ChatZOC眼科大模型不仅能够对眼科疾病进行辅助诊断，还可以用于眼科疾病的辅助治疗方案制定、个性化诊疗方案推荐等。
• 该模型的应用有望缓解眼科医疗资源不足的问题，提高眼科疾病的早诊早治率。

以下是一些新的标题建议：

• AI赋能眼科诊疗：华为联合中山眼科发布ChatZOC眼科大模型
• 眼科诊疗效率提升75%：ChatZOC眼科大模型助力精准医疗
• 中山眼科携手华为发布ChatZOC眼科大模型：AI开启眼科诊疗新时代