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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• 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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绿电交易市场火爆：前5月绿电绿证交易量超1800亿千瓦时 同比增长327%

北京，2024年6月17日 - 记者从中国电力企业联合会获悉，今年前5月，我国绿电绿证交易量超1800亿千瓦时，同比增长约327%。其中，绿电交易电量1481亿千瓦时；绿证交易3907万张，对应电量390.7亿千瓦时。

这一数据表明，我国绿电交易市场发展迅速，规模效应日益显现。绿电绿证交易机制为推动绿色能源消纳、促进能源结构调整发挥了重要作用。

**绿电绿证交易量激增体现了我国大力发展新能源的决心和成效。**近年来，我国持续加大对新能源的支持力度，不断完善相关政策措施，新能源产业发展取得了长足进步。2023年，全国新能源发电量同比增长29.3%，占全社会发电量比重达13.5%。

**绿电绿证交易机制为绿色能源消纳提供了重要渠道。**绿电绿证是指可再生能源发电机构或售电机构将可再生能源发电量或上网电量所对应的环境属性凭证进行交易的凭证。绿电绿证交易可以帮助可再生能源发电企业将无法消纳的电量转化为市场化收益，促进可再生能源消纳利用。

**绿电绿证交易也为企业践行社会责任提供了有效途径。**企业可以通过购买绿电绿证来抵消自身碳排放，履行社会责任。近年来，越来越多的企业加入到绿电绿证交易中，为推动绿色低碳发展贡献力量。

**业内人士表示，随着我国能源结构转型不断深入，绿电绿证交易市场还将保持快速增长态势。**未来，应进一步完善绿电绿证交易机制，加强市场监管，推动绿电绿证交易健康发展，为实现碳达峰碳中和目标提供助力。