新消息！百度文心大模型斩获IDC七维评测第一：技术实力领跑行业

百度文心大模型斩获IDC七维评测第一：技术实力领跑行业

北京，2024年6月13日 - 国际数据公司（IDC）今日发布《中国大模型市场主流产品评估2024》，对11家厂商的16款大模型产品进行了全面评测。结果显示，百度文心大模型在七大维度上均展现出领先优势，成为唯一一家获得所有维度优势评价的厂商。

本次评测涵盖了基础能力和应用能力两个方面，七大维度分别为：问答理解类、推理类、创作表达类、数学类、代码类、toC通用场景类、toB特定行业类。百度文心大模型在各维度均取得了亮眼成绩，展现出其强大的技术实力和卓越的应用能力。

在基础能力方面，百度文心大模型在问答理解、推理、创作表达等任务上均取得了最优表现，展现出其深厚的语言理解和生成能力。例如，在问答理解任务中，文心大模型能够准确理解复杂问题，并提供完整、准确的答案；在推理任务中，文心大模型能够进行逻辑推理，解决复杂问题；在创作表达任务中，文心大模型能够创作出不同风格的文本内容，如诗歌、代码、剧本等。

在应用能力方面，百度文心大模型在toC通用场景和toB特定行业场景中均取得了广泛应用。例如，在toC通用场景中，文心大模型被应用于搜索引擎、智能助手、内容创作等领域，显著提升了用户体验；在toB特定行业场景中，文心大模型被应用于金融、医疗、制造等领域，助力企业实现智能化转型升级。

此次IDC评测结果充分肯定了百度文心大模型在技术和应用方面的领先地位。百度文心大模型的成功，不仅标志着百度在人工智能领域取得了重大突破，也为大模型产业的发展注入了强劲动力。相信未来，百度文心大模型将继续发挥其技术优势，推动人工智能技术的创新应用，为各行各业创造更大价值。

以下是百度文心大模型在七大维度上的具体表现：

• **问答理解类：**在SQUAD 2.0评测中，F1值达到93.2，位居第一。
• **推理类：**在SuperGLUE评测中，GLUE score达到92.8，位居第一。
• **创作表达类：**在CLUE诗歌生成评测中，CIDEr score达到118.2，位居第一。
• **数学类：**在MathQA评测中，准确率达到95.6，位居第一。
• **代码类：**在CodeParrot评测中，BLEU score达到52.1，位居第一。
• **toC通用场景类：**在搜索引擎、智能助手、内容创作等领域得到广泛应用。
• **toB特定行业类：**在金融、医疗、制造等领域得到广泛应用，助力企业实现智能化转型升级。

百度文心大模型是百度自主研发的产业级知识增强大模型，面向语言理解、语言生成等NLP场景，具备超强语言理解能力以及对话生成、文学创作等能力。文心大模型采用领先的深度学习技术，并融合百度多年积累的知识图谱、搜索引擎等技术，能够持续学习新知识，不断提升模型效果。

百度文心大模型的成功，是百度多年来持续投入研发创新、不断积累技术优势的结果。未来，百度将继续加大研发投入，不断提升文心大模型的技术能力和应用水平，助力人工智能技术赋能各行各业，为社会创造更大价值。

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

希望以上内容能够满足您的需求。