独家直击！降息空间受限：利率低位下的货币政策抉择

降息空间受限：利率低位下的货币政策抉择

北京 - 随着全球经济形势的复杂演变，各国央行货币政策备受关注。在当前利率水平处于较低位的情况下，进一步降息的空间受到了明显的双重约束。

一方面，通胀压力不容忽视。 近期，全球多国通胀水平出现明显反弹，给货币政策抉择带来了新的挑战。如果过快降息，可能会刺激物价进一步上涨，加剧通胀压力。

另一方面，经济增长动能减弱。 受多种因素影响，全球经济增长动能有所减弱，不少国家和地区经济增速放缓。过快降息可能会削弱货币政策对经济增长的支持力度，拖累经济复苏进程。

在双重约束下，各国央行需要更加审慎地评估降息的必要性和有效性。 一些央行开始采取更为灵活的货币政策工具，例如定向宽松政策等，以期在控制通胀的同时支持经济增长。

中国作为全球第二大经济体，其货币政策动向备受瞩目。 近年来，中国人民银行坚持稳健货币政策，注重政策灵活性，有效地平衡了稳增长、促改革、控通胀的目标。未来，中国人民银行将继续密切关注经济形势变化，适时调整货币政策，为经济平稳健康发展提供强有力的支持。

以下是一些分析人士对未来货币政策走势的看法：

• 美联储可能会放缓加息步伐，但仍将维持货币政策紧缩态势。
• 欧洲央行可能会在今年晚些时候启动加息。
• 中国人民银行将继续实施稳健货币政策，保持政策灵活性。

总体而言，在全球经济面临诸多挑战的背景下，各国央行货币政策将呈现更加分化、复杂的状态。 各国央行需要根据自身经济形势和政策目标，审慎决策，灵活调整政策，以应对不断变化的经济环境。

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。