观察！房贷新政落地一个月稳楼市效果显现 去库存目标有望实现

房贷新政落地一个月稳楼市效果显现 去库存目标有望实现

北京 - 2024年6月18日，房贷新政落地满月之际，多家机构发布数据显示，新政对楼市回暖起到了积极作用。

数据显示，5月份重点城市新建商品住宅成交面积同比增长25%，环比增长13%。其中，一线城市成交面积同比增长38%，环比增长25%；二线城市成交面积同比增长22%，环比增长11%；三线城市成交面积同比增长17%，环比增长9%。

从成交结构来看，改善型需求继续释放，大 户型成交占比有所提升。 5月份，140平方米以上大 户型成交占比为42%，同比上升5个百分点。

业内人士分析认为，房贷新政落地， 首套房和改善型住房贷款利率下调， 降低了购房成本， 有效激发了市场活力。 此外， 各地因城施策， 出台了一系列稳楼市措施， 也对市场回暖起到了助推作用。

展望未来， 随着房贷新政效应的持续释放， 以及各地楼市调控政策的精准施策， 预计楼市将保持平稳健康发展。 同时， 去库存目标有望在年内实现。

以下是一些具体的政策措施：

• 降低首套房和改善型住房贷款利率。 5月20日，央行和银保监会发布通知，决定阶段性下调首套房和改善型住房贷款利率下限。首套房贷款利率下限下调0.05个百分点，二套房贷款利率不变，改善型住房贷款利率下限下调0.05个百分点。
• 放宽住房限购政策。 一些城市放宽了住房限购政策，例如，** 南京 将主城六区限购政策调整为“8年限售”， 苏州 将主城区限购放开至全市。
• 降低购房税费。 一些城市降低了购房税费，例如，** 杭州 对二套房契税征收方式由“按面积征收”改为“按套数征收”， 深圳 对首次购房家庭契税补贴标准由每套3万元提高至6万元。

房贷新政落地一个月来， 楼市已经显示出稳中向好的迹象。 预计在各方共同努力下， 楼市将继续保持平稳健康发展。

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

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