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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指数基金发行提速：百花齐放还是良莠不齐？

买方机构“挑肥拣瘦” 投研能力成关键

近期，指数基金发行市场呈现加速态势，新产品密集亮相，为投资者提供了更加丰富的选择。然而，面对琳琅满目的指数基金产品，买方机构却表现得更加谨慎，开始“挑肥拣瘦”。

发行速度加快 新产品层出不穷

据统计，截至2024年6月15日，今年以来已有超过100只指数基金获批发行，发行速度明显加快。其中，宽基指数基金、行业指数基金和主题指数基金是发行主力。

百花齐放背后 难掩同质化现象

指数基金产品数量激增的同时，同质化现象也日益严重。许多新产品跟踪的指数与已有产品高度重合，创新性不足，难以吸引投资者的目光。

买方机构审慎投资 投研能力成胜负关键

面对快速扩容的指数基金市场，买方机构开始更加审慎地进行投资决策。他们更加注重指数的选取、基金管理团队的投研能力以及产品的跟踪误差等因素。

未来展望：优胜劣汰 行业集中度有望提升

随着市场竞争的加剧，预计指数基金行业将加速分化，头部机构凭借其强大的投研能力和品牌优势将进一步巩固市场地位，而缺乏特色的中小基金公司则可能面临边缘化风险。

专家观点：

一位不愿具名的业内人士表示，指数基金的快速发展为投资者提供了更多选择，但也带来了同质化竞争加剧的风险。买方机构在进行投资决策时应更加审慎，选择具有良好跟踪误差和投研能力的指数基金产品。

数据来源：

• Wind资讯
• 中金证券研究报告

注意：

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