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

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2024年国家医保药品目录调整方案征求意见： 哪些药品有望纳入？

北京 - 国家医保局近日发布《关于对2024年国家基本医疗保险和工伤保险药品目录调整工作方案（征求意见稿）的意见征求》，公开征求对2024年国家医保药品目录调整工作的意见和建议。

根据工作方案，2024年国家医保药品目录调整将重点考虑以下几类药品：

• 临床需求明显、疗效确切、性价比高的新品种；
• 能够明显降低患者治疗费用、改善患者预后、提高生存质量的现有品种；
• 具有明显公共卫生需求、能够有效防治重大疾病的品种；
• 符合国家药品安全监管要求、在国内获准上市的进口药品。

目录外西药和中成药，需符合《基本医疗保险用药管理暂行办法》第七条、第八条规定，且具备以下情形之一的目录外药品，可以申报参加2024年药品目录调整：

• 属于国家卫生健康委确定的第一类、第二类、第三类创新药（含仿制改良药）、国家级临床必需药品、罕见病用药、儿童用药、中医药传承特色用药等；
• 治疗效果明显优于同类已入目录药品的药品；
• 具有明显价格优势、能够明显降低患者治疗费用的药品；
• 能够满足医保基金使用需求、具有良好市场前景的药品。

国家医保局表示，将认真研究各方意见和建议，进一步完善工作方案，确保2024年国家医保药品目录调整工作平稳有序进行。

**此次国家医保药品目录调整备受关注。**一些业内人士认为，此次调整将有利于将更多新药、好药纳入医保，提高患者可及性，减轻患者负担。

以下是此次国家医保药品目录调整的一些热点问题：

• 哪些药品有望纳入医保？
• 医保基金将如何承受？
• 患者将如何获益？

国家医保局将会同有关部门认真研究各方意见和建议，进一步完善工作方案，确保2024年国家医保药品目录调整工作平稳有序进行。

以下是一些关于2024年国家医保药品目录调整的补充信息：

• 意见征求截止日期为2024年6月28日。
• 公众可通过国家医保局网站、微信公众号等渠道进行意见反馈。
• 国家医保局将根据征求到的意见，对工作方案进行完善。

免责声明： 本文仅供参考，不构成任何投资建议。投资者应根据自身情况谨慎投资。