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KAN作者刘子鸣：AI还没等到它的「牛顿」

KAN作者刘子鸣：AI还没等到它的「牛顿」

大家新年快乐！今天和大家分享 KAN 作者刘子鸣最新发布的一篇博客。过去的一年，我们见证了 Scaling Laws 持续发力，模型能力不断刷新天花板。

1/3/2026 12:45:00 AM 机器之心

爆火后反转？「一夜干掉MLP」的KAN：其实我也是MLP

爆火后反转？「一夜干掉MLP」的KAN：其实我也是MLP

KAN 作者：我想传达的信息不是「KAN 很棒」，而是「尝试批判性地思考当前的架构，并寻求从根本上不同的替代方案，这些方案可以完成有趣、有用的事情。」多层感知器（MLP），也被称为全连接前馈神经网络，是当今深度学习模型的基础构建块。MLP 的重要性无论怎样强调都不为过，因为它们是机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法。但是最近，来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的替代方法 ——KAN。该方法在准确性和可解释性方面表现优于 MLP。而且，它能以非常少的参数量胜过以更大参数量运行的 MLP。比如，作者表示

5/7/2024 2:36:00 PM 机器之心

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