重点通报！17岁新星闪耀新加坡：庞润芝捧起职业首冠，蔡丹琳惜败

17岁新星闪耀新加坡：庞润芝捧起职业首冠，蔡丹琳惜败

新加坡，2024年6月16日 - 在新加坡圣淘沙岛拉古娜国家高尔夫乡村俱乐部举行的2024新加坡女子大师赛落下帷幕，年仅17岁的中国天津选手庞润芝以低于标准杆7杆的总成绩209杆摘得桂冠，成为赛事历史上首位中国冠军。来自海南的21岁选手蔡丹琳以1杆之差屈居亚军，印度选手巴克希位列第三。

庞润芝在最后一轮比赛中展现出大心脏的风范，在与蔡丹琳的激烈争夺中笑到最后。她在前九洞落后一杆的情况下，于10号洞和12号洞连续抓下小鸟，逆转取得领先。尽管在最后6个洞中出现了一些失误，但她顶住压力，保住了领先优势，最终赢得冠军。

这位17岁的新星在赛后表示：“我为自己的表现感到非常自豪，也为能在新加坡这个特别的地方夺冠而感到兴奋。我要感谢我的父母、教练和团队，是他们一直以来的支持和鼓励才让我取得今天的成绩。”

蔡丹琳虽然未能夺得冠军，但她仍然为自己取得的亚军成绩感到满意。她在赛后表示：“我尽力了，但庞润芝今天发挥得非常好，我向她表示祝贺。我也会继续努力，争取在未来的比赛中取得更好的成绩。”

新加坡女子大师赛是中国女子职业高尔夫球巡回赛 (LPGA China Tour) 的一项重要赛事，也是今年唯一一站海外赛事。本届赛事吸引了来自中国、日本、韩国、印度等14个国家和地区的132人参赛，其中包括110名职业选手和22名业余选手。

庞润芝的夺冠不仅为中国女子高尔夫球坛注入了新鲜血液，也激励着更多年轻球员追逐梦想。相信在未来，中国女子高尔夫球将会涌现出更多优秀的选手，在国际赛场上绽放光芒。

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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