今日快讯！李一桐首次回应资源咖传闻：努力工作，用作品说话

李一桐首次回应资源咖传闻：努力工作，用作品说话

北京 - 6月17日，演员李一桐首次回应了网络上关于她是“资源咖”的传闻。她在接受媒体采访时表示，自己一直在努力工作，用作品说话，希望观众能够认可她的演技。

李一桐近年来凭借着《半是蜜糖半是伤》、《爱很美味》、《乌鸦小姐与蜥蜴先生》等多部剧集的热播而人气飙升。然而，也有一些网友质疑她之所以能够获得这么多优质资源，是因为背后有强大的资本力量。

对此，李一桐表示，自己确实很幸运能够得到这么多好的机会，但她同时也付出了很多努力。她透露，自己每天都会花大量时间练习台词和表演，并经常向前辈请教。

李一桐还表示，她希望观众能够通过她的作品来了解她，而不是仅仅因为一些传闻就对她进行评价。她相信，只要自己足够努力，就一定能够获得观众的认可。

以下是对李一桐回应的几点补充：

• 李一桐出道至今一直保持低调，很少参加综艺节目和商业活动，而是把大部分时间都放在了演戏上。
• 李一桐的演技得到了业内人士的认可，她曾获得过华鼎奖最佳新人奖、金骨朵奖最佳网络剧女主角奖等多个奖项。
• 李一桐的粉丝们也纷纷为她发声，表示支持她用作品说话。

新的标题：

• 李一桐首次回应“资源咖”传闻：努力工作，用作品说话
• 李一桐：不想被标签定义，只想用作品证明自己
• 演技派小花李一桐：用实力证明自己

新闻稿的结尾可以加上以下内容：

李一桐的回应展现了她的自信和坦诚，也让观众看到了她努力工作、追求进步的一面。相信在未来的演艺道路上，李一桐会带给我们更多精彩的作品。

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。