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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人口小县机构改革：如何平衡公共服务与财政负担？

面临挑战：财政压力大、机构臃肿

近年来，随着城镇化进程的加快，我国人口小县（常住人口不足30万）数量不断减少，但其财政压力却日益增大。数据显示，2022年，全国县级一般公共服务支出为10.9万亿元，而人口小县财政收入普遍偏低，难以支撑不断攀升的支出需求。

以四川省甘孜州乡城县为例，该县位于偏远山区，常住人口仅3万余人，2022年一般公共服务支出1.96亿余元，人均支出高达6462元，远超全国平均水平。究其原因，一方面是受制于经济发展水平，人口小县财税收入有限；另一方面则是机构设置臃肿，人员冗余，导致行政成本居高不下。

改革攻坚：压减机构、优化职能

为缓解人口小县财政压力，各地纷纷启动机构改革，通过压减机构、优化职能等措施，减少行政成本，提高治理效能。

山西：2020年以来，山西分两批启动6个人口小县机构改革试点，率先探索“大部制”改革，将原有几十个部门整合为十余个部委办局，大幅精简了机构层级和人员编制。

福建：2024年，福建省出台《关于深化人口小县机构改革的意见》，提出以“大部制”为主导，整合审批职能、下放行政权力、加强基层治理，着力构建简约高效、服务群众的机构体系。

四川：同济大学教授杨雪冬认为，人口小县机构改革应坚持“权责对等、简政放权、优化流程”原则，以压减行政成本为目标，以提升服务效能为导向，着力构建“小机构、大服务”格局。

探索创新：数字化赋能、基层治理

在机构改革的同时，人口小县还积极探索数字化赋能，提升治理水平。例如，浙江推出了“一网通管”平台，将各类公共服务事项整合到线上，方便群众办事；江西则打造了“智慧乡镇”平台，打通信息孤岛，实现基层治理数据共享。

人口小县机构改革是一项复杂而艰巨的任务，需要统筹兼顾多方利益，既要减轻财政负担，又要加强公共服务。各级政府应坚持以人民为中心的发展思想，因地制宜、精准施策，不断深化改革，探索出一条适合人口小县自身特点的改革之路。

以下是一些可以进一步完善新闻稿件的建议：

• 增加一些具体的数据和案例，以增强新闻稿的感染力和说服力。
• 引用一些专家学者的观点，以提高新闻稿的权威性和专业性。
• 探讨人口小县机构改革的未来趋势，以引发读者思考。