最新头条！贝佐斯重夺全球首富宝座！亚马逊股价飙升，财富增长320亿美元

贝佐斯重夺全球首富宝座！亚马逊股价飙升，财富增长320亿美元

北京时间2024年6月12日，据彭博社报道，亚马逊创始人杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）再次成为全球首富，其净资产达到2090亿美元，超越了法国奢侈品巨头LVMH老板伯纳德·阿尔诺（Bernard Arnault）的2080亿美元。

贝佐斯重夺首富主要得益于亚马逊股价的强劲上涨。 截至6月11日收盘，亚马逊股价上涨5.27%，报收159.37美元，创下历史新高。今年以来，亚马逊股价累计上涨近25%，为贝佐斯的财富增长了320亿美元。

亚马逊股价上涨的原因主要有以下几点：

• 强劲的第二季度财报。 亚马逊第二季度营收同比增长10%，达到1212亿美元，净利润同比增长27%，达到237亿美元。其中，亚马逊云计算业务AWS营收同比增长37%，达到164亿美元，继续保持强劲增长势头。
• 投资者对亚马逊未来发展的信心。 许多分析师认为，亚马逊在电子商务、云计算和广告等领域仍将保持领先地位，并拥有巨大的增长潜力。
• 美国股市整体表现强劲。 近期，美国股市三大股指均出现上涨，市场情绪乐观，也提振了亚马逊股价。

贝佐斯再次成为全球首富，再次证明了亚马逊在全球科技界的地位。 在全球经济不确定性增加的背景下，亚马逊依然能够保持稳健增长，这无疑是投资者信心最强的证明。

以下是一些可以作为新闻拓展的细节：

• 贝佐斯的财富历史
• 其他全球富豪的排名变化
• 亚马逊的业务状况和发展前景
• 全球科技行业的未来趋势

请注意，以上新闻稿仅供参考，您可以根据需要进行修改和完善。

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。