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
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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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TVB再陷裁员潮:收视遇冷、成本高企 多项举措谋求转型
香港,2023年3月24日 - 备受关注的香港无线电视台(TVB)今日宣布,将计划裁员约5%,以应对疫情及市场带来的冲击,并优化成本结构。这是TVB自2008年以来,第四次进行较大规模的裁员。
据了解,此次裁员将涉及TVB各级部门,部分职位将被终止且不予重置。具体涉及哪些部门和岗位,TVB尚未公布。有业内人士预计,此次裁员人数可能接近200人。
TVB表示,裁员是公司在成本优化管理方面采取的措施之一。近年来,受疫情及市场因素影响,TVB的经营受到较大压力。2022年,TVB预计亏损7.9亿至8.3亿港元,创下上市以来最大亏损。
除了裁员外,TVB还将大幅调整节目制作预算,提高成本效益。未能达到预期收视及经济收益的节目将被终止。同时,TVB还将降低对外判工作的依赖,转型旧有的节目制作模式。
TVB裁员背后:收视率下滑、艺人流失、盈利困局
TVB此次裁员,是其近年困境的缩影。近年来,TVB正面临着多重挑战:
- **收视率下滑:**随着新媒体的兴起,传统电视媒体的观众流失严重。TVB的收视率连年下滑,2022年平均收视率仅为15.1%,创下历史新低。
- **艺人流失:**近年来,随着内地娱乐产业的崛起,不少TVB当红艺人纷纷北上发展,导致TVB艺人青黄不接。
- **盈利困局:**收视率下滑和艺人流失,直接导致TVB广告收入减少,盈利能力下降。2022年,TVB预计亏损7.9亿至8.3亿港元,创下上市以来最大亏损。
TVB能否走出困境?
TVB此次宣布裁员和调整节目制作策略,是其试图扭转颓势、走出困境的努力。然而,这能否奏效还有待观察。
有业内人士认为,TVB的困境根源在于其未能跟上时代步伐,未能满足观众尤其是年轻观众的观影需求。因此,TVB要想真正走出困境,需要在内容制作、人才培养、营销模式等方面进行全面改革。
TVB的未来之路
TVB作为香港历史最悠久的电视台之一,在香港文化和社会生活中扮演着重要角色。其未来发展备受关注。
有业内人士建议,TVB可以考虑以下发展方向:
- **加强原创内容制作:**加大投入,制作更多高质量的原创节目,增强节目竞争力。
- **积极拥抱新媒体:**顺应时代潮流,积极发展新媒体业务,拓展新的传播渠道。
- **培养本土人才:**加强人才培养,打造一支高素质的节目制作团队。
TVB能否走出困境,重现昔日辉煌,还有待时间检验。
发布于:2024-07-09 02:47:09,除非注明,否则均为
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