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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特斯拉招聘解冻：冲刺产销目标，多部门职位空缺待填

北京时间2024年6月15日 - 经历了数轮裁员和招聘冻结后，特斯拉近日终于全面解冻了招聘，并开始在多个部门大举招兵买马。这释放出特斯拉加速生产扩张、冲刺产销目标的强烈信号。

招聘范围扩大，多部门急缺人手

据悉，特斯拉此次招聘解冻不仅限于此前备受关注的AI和机器人领域，而是全面覆盖了生产、销售、服务等多个关键部门。目前，特斯拉官网招聘页面显示，全球多个地区发布了数百个职位空缺，涵盖工程、制造、供应链、行政、销售等各个岗位。

产销目标高企，扩张步伐加快

特斯拉CEO埃隆·马斯克此前曾多次表示，特斯拉2024年的产销目标是实现同比50%以上的增长。为了实现这一目标，特斯拉需要在产能和销量上都取得大幅提升。

近年来，特斯拉在全球范围内快速扩张，产销量屡创新高。2023年，特斯拉全球交付量突破200万辆，同比增长67%。进入2024年，特斯拉继续保持强劲增长势头，一季度交付量超过37万辆，同比增长64%。

为了满足快速增长的生产和销售需求，特斯拉需要大量引进新鲜血液，扩充团队力量。此次招聘解冻正是特斯拉加速扩张步伐的重要体现。

人才争夺战愈演愈烈，薪资福利具竞争力

随着新能源汽车产业的快速发展，汽车行业的人才争夺战也日趋激烈。为了吸引顶尖人才，特斯拉提供具有竞争力的薪资福利待遇，包括高薪、奖金、股票期权等，并为员工提供良好的职业发展平台和晋升通道。

分析：

特斯拉此次招聘解冻表明，其发展步伐正进一步加快。随着产销规模的不断扩大，特斯拉对人才的需求也将愈发旺盛。未来，特斯拉还将继续加大招聘力度，吸引更多优秀人才加盟，为实现其宏伟目标提供强有力的支撑。

未来展望：

在新能源汽车市场竞争日益激烈的情况下，特斯拉能否保持其领先地位，还有待市场检验。但可以肯定的是，特斯拉的未来发展依然充满机遇和挑战。