2024-09-16
神经网络架构新范式：KAN挑战MLP
MIT华人团队提出Kolmogorov–Arnold Network（KAN），以可解释、高保真的激活函数替代传统MLP的固定激活，在函数拟合与科学发现任务上显著降低参数量的同时提升精度，被视为打开神经网络黑盒的新范式，有望重塑深度学习基础架构。
2024-05-04
KAN架构颠覆MLP
MIT等机构提出Kolmogorov-Arnold Network（KAN），用可学习的单变量函数替代固定激活函数，在数学发现、物理模拟等任务上以200参数媲美30万参数MLP，兼具高精度与可解释性，被视为可能取代MLP的新一代神经网络范式。
2024-05-03
模型架构新探索
Transformer核心组件MLP遭遇KAN挑战，Meta推出一次预测多token的编程模型实现3倍推理加速，显示基础架构仍在快速迭代，潜在重塑未来大模型计算效率与扩展范式。