重大新闻！蚂蚁集团可持续发展报告：科技普惠再升级，研发投入创新高

蚂蚁集团可持续发展报告：科技普惠再升级，研发投入创新高

北京，2024年6月14日 – 蚂蚁集团今日发布《2023年可持续发展报告》，全面披露以发展创造可持续未来的最新进展。报告显示，2023年蚂蚁集团积极拥抱AI浪潮，加大研发投入，为可持续发展积蓄动能。同时，加速推动前沿科技落地应用，助力解决社会问题，不断提升普惠服务的广度和深度。

科技创新赋能可持续发展

2023年，蚂蚁集团研发投入211.9亿元，同比增长22%。其中，基础研发投入占比超过60%，重点布局人工智能、大数据、区块链等前沿科技领域。

在人工智能领域，蚂蚁百灵大模型通过国家备案，重点打造智能生活管家、金融管家、健康管家“三个管家”。蚂蚁还积极探索人工智能在金融、医疗、教育等领域的应用，助力普惠服务提质增效。

在大数据领域，蚂蚁持续深耕数据要素根技术，探索让数据价值的流动像自来水一样即开即用，让每一家小微企业都能共享数据价值的红利。蚂蚁还积极参与数据治理和隐私保护工作，推动数据安全和合规发展。

在区块链领域，蚂蚁链持续推进技术创新和应用落地，已在金融、司法、政务等多个领域取得应用成效。蚂蚁还积极参与国际标准制定和开源合作，推动区块链技术规范化和互联互通。

科技普惠助力社会民生

蚂蚁集团始终坚持科技普惠，将科技力量应用于解决社会问题，助力共同富裕和可持续发展。

在乡村振兴方面，蚂蚁集团持续推进“乡村数字普惠”工程，帮助农民群众接入数字经济，助力乡村产业发展和农民增收致富。2023年，蚂蚁乡村数字普惠平台已覆盖全国近30个省级行政区，服务超过2000万乡村用户。

在普惠金融方面，蚂蚁集团持续创新金融产品和服务，为小微企业和个人提供更加便捷、低成本的金融服务。2023年，蚂蚁集团累计为小微企业融资超过10万亿元，累计为个人提供普惠信贷超过50万亿元。

在绿色金融方面，蚂蚁集团积极推动绿色金融发展，助力实现碳中和目标。2023年，蚂蚁集团累计为绿色项目融资超过1万亿元，累计发行绿色债券超过1000亿元。

践行社会责任，共创美好未来

蚂蚁集团始终坚持“数字经济 服务实体经济 创造社会价值”的使命，积极履行社会责任，助力可持续发展。

在疫情防控方面，蚂蚁集团积极参与疫情防控工作，为抗疫一线人员和受困群众提供援助。2023年，蚂蚁集团累计捐赠抗疫物资价值超过10亿元，助力疫情防控和复工复产。

在社会公益方面，蚂蚁集团积极参与扶贫济困、教育助学、环境保护等公益事业。2023年，蚂蚁集团累计投入公益资金超过100亿元，助力社会公益事业发展。

蚂蚁集团表示，将继续坚持科技创新和普惠服务，为社会创造更大的价值，助力建设更加美好的未来。

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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

希望以上内容能够满足您的需求。