要闻！白菜贱如泥：滞销困境引何深思？

白菜贱如泥：滞销困境引何深思？

山东平度，10万斤大白菜滞销地里，白菜贱卖至一毛二一斤，无人问津；新疆石河子，菜农眼睁睁看着白菜烂在地里，只能无奈处理……

近年来，白菜价格屡屡陷入低谷，甚至出现滞销、贱卖的情况，这不仅给菜农带来了巨大损失，也引发了社会各界的广泛关注。白菜，作为餐桌上的常见菜蔬，为何会沦落至此？

多重因素叠加，白菜价格持续走低

今年白菜价格低迷的原因是多方面的。首先，暖冬导致白菜产量过剩。今年冬季，全国气温偏高，导致白菜生长周期延长，产量明显增加。同时，受去年白菜价格较高影响，今年种植白菜的农户增多，供给量进一步扩大。

其次，需求疲软也是导致白菜价格低迷的重要原因。近年来，随着居民消费水平的提高，人们对蔬菜的需求更加多元化，对白菜等传统蔬菜的需求有所下降。此外，新冠疫情的反复也对餐饮业造成了较大冲击，导致对蔬菜的需求进一步减少。

滞销困境凸显农业生产体系脆弱

白菜滞销、贱卖事件暴露了我国农业生产体系存在的脆弱性。小农户生产模式使得抗风险能力弱，一旦市场价格波动，就容易造成重大损失。此外，农业信息不对称也是导致白菜滞销的重要原因。许多菜农缺乏市场信息，盲目种植，导致供需失衡。

破解白菜困局，亟需多方合力

要破解白菜价格低迷、滞销的困局，需要多方合力，采取综合措施。政府层面要加强农业生产规划指导，引导农民调整种植结构，减少白菜等传统蔬菜的种植面积；同时，要完善农业信息服务体系，帮助菜农及时了解市场信息，提高抗风险能力。

农户也要转变观念，积极学习新技术，提高生产水平，种植更具市场竞争力的蔬菜品种。此外，加强冷链物流建设，畅通农产品流通渠道，也是减少白菜损耗、提高市场供应效率的重要举措。

白菜价格低迷、滞销事件给我们敲响了警钟，也引发了对我国农业生产体系的深刻反思。只有加快农业供给侧结构性改革，推动农业现代化发展，才能真正解决白菜困局，让农民丰收、让消费者得利。

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。