特写独家！茅台股价回调引热议：段永平、紫金陈、但斌等知名投资者纷纷发声

茅台股价回调引热议：段永平、紫金陈、但斌等知名投资者纷纷发声

贵州茅台（600579.SH）股价近期持续回调，引发市场广泛关注。6月16日、17日，多位知名投资者对茅台股价发表了看法。

段永平在社交平台表示，他依然看好茅台的长期价值，并建议投资者关注茅台的股息率。他认为，茅台酒是“世界上最稀缺的商品之一”，其品牌价值和稀缺性难以复制。他还表示，茅台在过去几十年一直保持着稳健的增长，未来也 likely 会继续保持增长态势。

紫金陈在接受媒体采访时表示，他认为茅台股价的回调是正常的市场波动，并不影响茅台的长期价值。他看好茅台的未来发展前景，并建议投资者长期持有。

但斌则建议茅台进行拆股，以提振股价。他认为，茅台目前的股价过高，导致一些散户投资者难以参与，拆股可以降低股价，吸引更多投资者入场。

此外，还有多位知名人士对茅台股价发表了看法。 他们普遍认为，茅台是A股市场上的优质白马股，长期价值依然看好，但短期内可能存在一定的波动风险。

茅台股价的回调，是多种因素共同作用的结果。 其中包括：

• 宏观经济环境下行导致投资者风险偏好下降。
• 白酒行业整体增速放缓，市场对茅台未来的增长预期有所降低。
• 茅台公司自身的一些问题，也引发了投资者的担忧。

尽管股价有所回调，但茅台依然是A股市场上的龙头白酒股。 其品牌价值、稀缺性和盈利能力依然是A股市场上其他公司难以比拟的。

从长远来看，茅台的股价依然有望继续上涨。 不过，投资者也需要注意短期内的市场波动风险。

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。