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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虾塘里的“保险+期权”：科技赋能小龙虾养殖抵御高温风险

湖北荆州首单“小龙虾高温指数保险+衍生品”产品落地

近日，由国联期货股份有限公司与中国太平洋财产保险股份有限公司湖北分公司联合推出的国内首单“小龙虾高温指数保险+衍生品”产品在湖北荆州成功落地，为200亩小龙虾提供3个多月的高温风险保障，这也是金融衍生工具服务实体经济的一次积极探索。

湖北省是我国小龙虾第一生产大省，产量占全国的40%以上。荆州市作为小龙虾养殖大户，年产量约占全国的30%。然而，小龙虾养殖对温度十分敏感，夏季高温天气会导致小龙虾死亡率上升，给养殖户带来巨大损失。

为帮助小龙虾养殖户抵御高温风险，国联期货和中国太平洋保险联合推出了“小龙虾高温指数保险+衍生品”产品。该产品以“中央气象台-大商所温度指数”中武汉地区的日平均温度指数（DAT）为标的物，当被保险区域日平均温度达到30摄氏度及以上时，保险公司就会对养殖户遭受的损失进行赔付。

与传统小龙虾养殖保险的定损模式相比，“小龙虾高温指数保险+衍生品”产品具有以下优势：

• 理赔更便捷： 无需查勘，仅凭温度指数即可快速理赔，理赔效率大幅提高。
• 保障更全面： 涵盖高温导致的小龙虾死亡率上升造成的损失，为养殖户提供全方位的风险保障。
• 成本更低： 保费更低，性价比更高。

“小龙虾高温指数保险+衍生品”产品的落地，是金融科技赋能农业生产的又一成功案例。该产品不仅为小龙虾养殖户提供了有效的风险管理工具，也为农业保险产品的创新发展提供了新的思路。

未来，随着科技的不断进步，金融衍生工具在服务实体经济方面的作用将更加凸显，为农业、工业等领域提供更有效的风险管理解决方案，助力乡村振兴战略的实施。