今日热点！欧盟人工智能新规出台 数据透明度成焦点

欧盟人工智能新规出台 数据透明度成焦点

布鲁塞尔 - 2024年6月14日 - 备受关注的欧盟《人工智能法案》（Artificial Intelligence Act，简称“AI法案”）于近日正式获得通过，旨在规范人工智能技术在欧盟范围内的应用。该法案的出台，在业界引发了巨大反响，同时也带来了一系列新的挑战，其中数据透明度问题尤为引人关注。

AI法案的核心内容之一，是要求企业对用于训练人工智能模型的数据进行更加透明的披露。 这意味着，企业需要公开数据来源、数据类型、数据处理方式等信息，以便相关部门进行监管和评估。

这一规定得到了部分人士的肯定。 他们认为，数据的透明化有助于提高人工智能系统的可信度，并降低其潜在风险。例如，在欧盟内部，一些人工智能算法被发现存在歧视性偏见，这可能导致对特定人群造成不公平的对待。如果这些算法使用的训练数据能够被公开，则可以更容易地发现并解决这类问题。

然而，也有不少企业对此表示担忧。 他们认为，公开数据内容可能会泄露商业机密，并使竞争对手有机可乘。此外，一些企业还担心，公开数据会增加合规成本，并带来额外的法律风险。

欧盟委员会则表示，他们将与相关利益攸关方合作，制定详细的数据披露指南，以平衡各方利益。 他们强调，数据透明度是确保人工智能安全和可信发展的重要基础，欧盟将致力于在这方面发挥积极作用。

AI法案的实施，无疑将对欧盟的人工智能产业产生深远影响。 企业需要尽快适应新规要求，调整数据策略和算法设计，以确保合规运营。同时，欧盟监管机构也将面临新的挑战，需要加强对人工智能领域的监管力度，并建立有效的风险预警和应急机制。

总而言之，欧盟AI法案的出台，为人工智能的发展带来了新的机遇和挑战。数据透明度问题，将成为未来一段时间内行业讨论的焦点之一。 各方应携手合作，共同推动人工智能技术健康发展，造福社会。

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。