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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沪深股市：ST建车面临退市风险 两连板频现异常波动

2024年6月18日 - 6月17日，A股市场总体震荡走强，沪指涨0.73%，报收3313.24点；深证成指涨0.89%，报收12247.79点；创业板指涨1.03%，报收2577.29点。北交所指涨0.74%，报收142.21点。

退市风险警报

• ST建车面临退市风险：ST建车(002860)发布公告称，公司自2024年5月17日至2024年6月14日已连续20个交易日每日股票收盘市值低于3亿元，根据规定，在深圳证券交易所仅发行B股股票的上市公司，如果连续二十个交易日的每日股票收盘市值均低于3亿元，公司股票将被终止上市交易。

两连板频现异常波动

• 北京科锐(002392)：连续两个交易日涨停，公司晚间发布股票交易异常波动公告称，未发现近期公共传媒报道了可能或已经对公司股票交易价格产生较大影响的未公开重大信息；近期公司经营情况及内外部经营环境未发生重大变化。
• 晨丰科技(300750)：连续两个交易日涨停，公司晚间发布股票交易异常波动公告称，公司生产经营情况正常，内外部经营环境未发生重大变化；尚未发现对公司股票交易价格产生影响的媒体报道或市场传闻等情形。 公司本次向特定对象发行股票事项尚需通过上海证券交易所审核，并获得中国证监会作出同意注册的决定后方可实施，最终能否通过上海证券交易所审核，并获得中国证监会同意注册的决定及其时间尚存在不确定性。
• 先锋电子(002456)：连续两个交易日涨停，公司晚间发布股票交易异常波动公告称，公司未发现近期公共传媒报道了可能或已经对公司股票交易价格产生较大影响的未公开重大信息；近期公司生产经营情况正常，内外部经营环境未发生重大变化；公司、控股股东和实际控制人不存在关于公司的应披露而未披露的重大事项；控股股东、实际控制人在股票交易异常波动期间不存在买卖公司股票的情形。

其他公告与交易提示

• **兆丰股份(002424)**收监管函：未按承诺向股东实施现金分红。
• 深交所对ST康达(002027)、**ST亚泰(000878)**等公司发布问询函，要求说明公司股票交易异常波动的相关情况。
• 深交所发布通报，对**威尔泰(300915)**等10只股票采取了异常交易行为监管措施。

市场分析

A股市场总体震荡走强，主要受以下因素影响：

• 央行降息预期升温：市场预期央行将下调存款利率和贷款利率，以进一步刺激经济增长。
• A股估值处于低位：A股估值目前处于较低水平，吸引了部分资金抄底。
• 部分板块业绩向好：部分板块，如新能源、医药等板块，业绩向好，吸引了资金关注。

投资者需注意

• A股市场仍处于调整阶段，投资者需谨慎投资，避免追涨杀跌。
• 关注央行货币政策动向，以及上市公司业绩情况。
• 注意风险控制，做好投资组合管理。