特讯热点！重庆生地会考试题未提前泄露 官方辟谣：试题发布在考试结束后

重庆生地会考试题未提前泄露 官方辟谣：试题发布在考试结束后

重庆— 6月14日晚，网传重庆市初中学业水平考试（以下简称“重庆中考”）地理、生物科目试题提前泄露，引发社会关注。经重庆市教育委员会考试招录中心核查，该情况系谣言。

14日当天，有网友在学科网上发布了2024年重庆市初中学业水平考试试题资料。经查实，该资料为2024年重庆市初二年级学业水平考试试题，并非中考科目，且发布时间为17:34，而重庆中考地理、生物科目考试已于当日16:00结束，不存在提前泄题的情况。

重庆市教育委员会考试招录中心提醒广大考生和家长：要从官方渠道获取考试信息，不信谣、不传谣，共同维护考试秩序。同时，考试部门将依法依规严肃查处考试违法违纪行为，切实维护考试公平公正。

以下为官方辟谣全文：

关于网传我市2024年重庆市初中学业水平考试（以下简称“重庆中考”）地理、生物科目试题泄露的情况，经核查，该情况系谣言。

2024年6月14日，有网友在学科网上发布了2024年重庆市初中学业水平考试试题资料。经查实，该资料为2024年重庆市初二年级学业水平考试试题，并非中考科目，且发布时间为17:34，而重庆中考地理、生物科目考试已于当日16:00结束，不存在提前泄题的情况。

重庆市教育委员会考试招录中心提醒广大考生和家长：要从官方渠道获取考试信息，不信谣、不传谣，共同维护考试秩序。同时，考试部门将依法依规严肃查处考试违法违纪行为，切实维护考试公平公正。

此事件也引发了社会对考试试题安全性的思考。 有专家建议，考试部门应进一步加强试题保密措施，严防试题泄露；同时，也要加大对考试违法违纪行为的打击力度，维护考试公平公正。

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。