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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微软Auto SR超分技术震撼发布，骁龙芯片率先体验

北京，2024年6月15日 - 微软今日宣布正式发布Auto SR超分技术，旨在为用户带来更逼真、更流畅的游戏体验。Auto SR是首个在操作系统层面集成的AI超分辨率技术，可有效提升游戏画面分辨率，同时降低硬件负载。

Auto SR采用了先进的深度学习算法，能够智能分析游戏画面，并根据画面细节进行精细重建，从而大幅提升画面分辨率。与传统超分辨率技术相比，Auto SR能够带来更加自然、锐利的画面效果，并有效避免画面模糊和锯齿现象。

目前，Auto SR仅支持搭载高通骁龙X系列芯片的设备。微软表示，未来将会逐步扩展对其他芯片平台的支持。

Auto SR的优势

• 显著提升游戏画面分辨率，带来更加细腻逼真的视觉体验
• 有效降低硬件负载，减轻显卡压力，延长设备使用寿命
• 支持多种游戏，兼容性强

Auto SR的发布，标志着游戏超分辨率技术迈入了新的时代。相信随着Auto SR的广泛应用，游戏玩家将能够获得更加极致的游戏体验。

除了上述内容之外，新闻稿还可进一步扩充以下信息：

• Auto SR的技术原理和实现方案
• Auto SR对游戏性能的影响
• Auto SR的未来发展前景

以下是一些可以参考的网络文章：

• 微软正式发布Auto SR超分技术首发仅支持骁龙芯片 - 凤凰网
• 微软推出Auto SR：利用NPU的AI超分辨率技术，暂仅支持高通芯片 - 网易
• 微软公布自动超分辨率使用条件相当苛刻 - 3DM

请注意，以上内容仅供参考，您可根据自身需求进行修改和完善。