最新快讯！莫里纳利惊险一杆进洞 美国公开赛压线晋级

莫里纳利惊险一杆进洞 美国公开赛压线晋级

（新浪体育讯） 美国公开赛第三轮战罢，意大利球员弗朗切斯科·莫里纳利（Francesco Molinari）上演惊险一杆进洞，以低于标准杆1杆的成绩压线晋级决赛轮。

莫里纳利在第三轮比赛中经历了大起大落，前13个洞抓到4只小鸟，但也吞下3个柏忌，以低于标准杆1杆的成绩进入后九洞。后九洞，莫里纳利在第14洞和第16洞连续抓鸟，一度将总成绩提升至低于标准杆3杆。然而，他在第17洞和第18洞连续吞下柏忌，总成绩回落至低于标准杆1杆。

在最后一洞，莫里纳利面对180码、三杆洞的保帕三杆洞，第二杆将球送到果岭边沿，距离洞杯仅剩3英尺。他抓住这至关重要的一杆进洞，以惊险的方式保住了晋级决赛轮的希望。

莫里纳利是2018年英国公开赛冠军，也是2019年莱德杯欧洲队队长。他本赛季状态出色，在美巡赛上已经取得3次前十名完场，包括休斯敦公开赛T2和本田经典赛T5。

莫里纳利在晋级决赛轮后表示：“我很高兴能够晋级决赛轮。我知道我需要在最后一洞抓鸟才能晋级，所以我全力以赴，幸运地抓到了它。我很期待明天的比赛，我会尽力争取最好的成绩。”

莫里纳利将在决赛轮中与卫冕冠军布鲁克斯·科普卡（Brooks Koepka）、罗里·麦克罗伊（Rory McIlroy）和贾斯汀·托马斯（Justin Thomas）等一众顶尖球星争夺冠军。

大模型本质是数据压缩？月之暗面杨植麟：它依然能产生智能

在2024年6月14日举行的智源大会上，月之暗面CEO杨植麟发表演讲，对大模型的技术本质和发展前景进行了深刻的剖析。他指出，大模型本质上是对数据的压缩，但这种压缩却能够产生智能。

杨植麟表示，大模型的训练过程就是学习数据之间的内在规律，并将其压缩成模型参数的过程。这个过程类似于信息压缩，但比信息压缩更加复杂，因为它需要模型不仅要能够压缩数据，还要能够理解和应用数据。

尽管大模型本质上是一种压缩算法，但它却能够表现出强大的智能。杨植麟列举了月之暗面大模型在自然语言处理、机器翻译、代码生成等方面的应用案例，证明了大模型在许多任务上已经达到了或超越了人类水平。

杨植麟认为，大模型的智能来源于对数据的深度理解和应用。大模型能够通过学习大量数据，发现数据中的潜在规律和模式，并将其应用于新的任务和场景。这种能力是传统人工智能所不具备的。

展望未来，杨植麟表示，大模型将继续发展，并将在更多领域发挥作用。他相信，大模型将成为推动人工智能发展的重要引擎，并最终引领人类进入真正的人工智能时代。

杨植麟的演讲为我们理解大模型的技术本质和发展前景提供了新的视角。他的观点也得到了业内人士的普遍认同。许多专家学者认为，大模型是人工智能发展的重要方向，具有广阔的应用前景。

新闻分析：

• 杨植麟的观点为我们理解大模型的技术本质提供了新的视角。他指出，大模型本质上是一种数据压缩算法，但它却能够通过深度理解和应用数据来产生智能。
• 大模型在自然语言处理、机器翻译、代码生成等方面已经取得了显著的成果，证明了其强大的智能。
• 大模型将继续发展，并将在更多领域发挥作用。它有望成为推动人工智能发展的重要引擎，并最终引领人类进入真正的人工智能时代。