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

希望以上内容能够满足您的需求。

全国首单“玉米低温气象指数保险+衍生品”项目落地：助力乡村振兴 筑牢粮食安全防线

黑龙江省哈尔滨市，2024年5月1日 – 在大商所和中央气象台的指导下，由新湖期货、新湖瑞丰、太保财险联合打造的全国首单“玉米低温气象指数保险+衍生品”项目于今日在黑龙江省哈尔滨市巴彦县和尚志市正式落地。该项目的成功实施，标志着我国农业保险在气象指数保险与衍生品融合方面取得了新突破，为黑龙江省玉米种植户提供了一种全新的风险管理工具，助力乡村振兴战略的深入实施。

项目背景

黑龙江省是我国粮食生产大省，玉米是其重要的经济作物。然而，由于地处高纬度，春季气温偏低，常出现“倒春寒”现象，对玉米播种和生长造成严重影响。近年来，随着气候变化的影响，极端天气事件频发，玉米低温灾害风险进一步加剧。为有效化解玉米低温灾害风险，助力黑龙江省粮食安全，新湖期货、新湖瑞丰、太保财险三方强强联合，创新推出了“玉米低温气象指数保险+衍生品”项目。

项目创新

该项目将“中央气象台—大商所温度指数”与场外期权合约有机结合，为玉米种植户提供了一种全新的风险管理工具。具体而言，项目为巴彦县和尚志市2000亩玉米种植户提供承保面积为2000亩、总保额达40万元的玉米低温气象指数保险。同时，太保财险与新湖瑞丰签订了基于“中央气象台—大商所温度指数”中哈尔滨站日平均温度指数（DAT）的场外期权合约，为保险公司提供风险管理服务。

项目意义

“玉米低温气象指数保险+衍生品”项目的落地，具有以下重要意义：

• **开辟了农业保险新模式：**该项目将气象指数保险与衍生品有机结合，为农业保险产品创新提供了新思路，开辟了农业保险新模式。
• **提升了风险管理水平：**该项目为玉米种植户提供了一种全新的风险管理工具，帮助其有效化解玉米低温灾害风险，提升了抗风险能力。
• **助力了乡村振兴战略：**该项目的实施，为黑龙江省玉米产业发展提供了强有力的金融支撑，助力了乡村振兴战略的深入实施。

未来展望

“玉米低温气象指数保险+衍生品”项目的成功实施，为我国农业保险的发展奠定了坚实的基础。未来，各方将继续探索创新，不断完善产品功能，扩大产品覆盖范围，为更多的农户提供优质的风险管理服务，助力农业生产稳产增收，为乡村振兴战略贡献力量。