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。

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• 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
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高盛上调标普500年底目标至5600点 华尔街看多美股再添筹码

华尔街投行对美股后市分歧加大 高盛连续上调年底目标

[美国，加州] – 随着美股持续走强，标普500指数屡创新高，华尔街投行对美股后市看法也出现分歧。近日，高盛再度上调标普500指数年底目标至5600点，追平了华尔街最乐观预测。

高盛策略师大卫·科斯汀(David Kostin)团队在上周五发布的报告中表示，他们将标普500指数2024年底目标从5200点上调至5600点，主要基于以下几个原因：

• 美国经济将继续保持强劲增长势头。尽管美联储实施了激进的加息措施，但美国经济依然展现出强韧性，失业率保持低位，消费者支出强劲。
• 企业盈利将继续增长。得益于经济增长和通胀缓解，企业盈利有望在今年和明年继续增长。
• 美股估值仍具吸引力。尽管美股估值近期有所上升，但仍处于历史中位数水平，相较于其他资产类别仍具吸引力。

科斯汀团队还表示，他们对2024年和2025年的标普500指数每股收益分别预测为241美元和256美元，分别同比增长8%和6%。

机构观点分歧仍然存在 部分人士担忧经济衰退

尽管高盛对美股后市持乐观态度，但仍有部分机构人士对经济前景表示担忧。例如，摩根大通将标普500指数年底目标定为4200点，认为美国经济衰退风险依然存在。

总体而言，华尔街投行对美股后市看法分歧依然存在。投资者应密切关注经济数据和美联储政策变化，审慎做出投资决策。

## 新闻分析

高盛再度上调标普500指数年底目标，表明华尔街对美股后市依然普遍乐观。不过，投资者也应注意，美股并非没有风险，经济衰退等因素仍可能对市场造成冲击。投资者应审慎投资，做好风险管理。

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