特写独家！油价下跌刺激燃油车需求：美国汽油价格跌破3美元大关

油价下跌刺激燃油车需求：美国汽油价格跌破3美元大关

北京 – 2024年6月14日 – 随着美国汽油价格的持续下跌，燃油车再次受到消费者的青睐。数据显示，美国5月份燃油车销量环比增长10%，而电动车销量则环比下降5%。

美国汽油价格下跌的主要原因是全球经济放缓导致需求减弱，以及OPEC和盟友维持增产计划。** 6月12日，美国汽车协会（AAA）的数据显示，美国全国平均汽油价格约为每加仑3.44美元，比一周前下降了约9美分，这是AAA在2024年迄今为止记录到的最大单周跌幅。** 此外，AAA数据还表明，周一美国的汽油平均价格也比一个月前低了19美分以上，比去年同期的水平低了14美分以上。

汽油价格下跌，使得燃油车出行成本有所降低， 这对于预算有限的消费者来说无疑是一个利好消息。** 此外，燃油车的加油便利性和续航里程优势，也是吸引消费者的一大因素。**

尽管电动车近年来发展迅猛，但其高昂的售价和充电基础设施的不足，仍然限制了其普及。

从目前来看，燃油车在美国市场仍将占据主导地位。 但随着技术的进步和成本的下降，电动车未来仍有望取得更大的市场份额。

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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。

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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