重点通报！美国生产者价格意外下跌 通胀压力持续缓解

美国生产者价格意外下跌 通胀压力持续缓解

北京，2024 年 6 月 14 日 - 美国劳工统计局周四公布的数据显示，美国 5 月生产者价格指数 (PPI) 环比意外下降 0.2%，创下 10 月以来最大降幅。这进一步表明，美国通胀压力正在持续缓解，为美联储未来降息提供了更多空间。

PPI 大幅下跌 核心 PPI 维持稳定

5 月，美国商品价格下跌 0.8%，创下 2023 年 10 月以来最大跌幅。其中，汽油价格下跌 7.1% 是主要原因。最终需求服务价格则继 4 月上涨 0.6% 后保持不变。

扣除食品和能源价格的核心 PPI 在 5 月保持不变，低于市场预期的 0.3% 升幅。与去年同期相比，核心 PPI 上涨 2.3%，低于预期的 2.4%。

PPI 下降迹象明显 通胀预期有所缓和

PPI 的意外下降是继 5 月消费者价格指数 (CPI) 放缓之后，美国通胀降温的又一迹象。数据显示，5 月 CPI 环比上涨 0.3%，低于市场预期的 0.4%，同比上涨 8.6%，低于 4 月的 8.8%。

通胀压力的缓解使市场对美联储未来降息的预期有所升温。美联储主席鲍威尔此前曾表示，如果通胀数据显示出持续下降趋势，美联储可能会在今年晚些时候开始降息。

经济学家观点：通胀仍处高位 美联储降息步伐谨慎

尽管近期通胀数据有所缓和，但仍处于高位。许多经济学家认为，美联储在降息方面仍将保持谨慎，并可能继续加息以遏制通胀。

摩根大通首席经济学家 Michael Feroli 表示，"PPI 下降是一个积极的迹象，但不足以改变美联储的政策立场。美联储仍将关注通胀数据，并可能在今年晚些时候开始降息。"

富国银行首席经济学家 Jay Horschman 表示，"美联储可能会在 9 月开始降息，但降息步伐将非常缓慢。"

总体而言，美国生产者价格的意外下降表明通胀压力正在持续缓解，但仍处于高位。美联储未来将如何调整货币政策值得关注。

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。