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原標題：全新神經網絡架構KAN一夜爆火！200參數頂30萬，MIT華人一作，輕松復現Nature封面AI數學研究
關鍵字：函數,表示,定理,參數,連續函數
文章來源：量子位
內容字數：4349字

內容摘要：

白交 衡宇 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI一種全新的神經網絡架構KAN，誕生了！
與傳統的MLP架構截然不同，且能用更少的參數在數學、物理問題上取得更高精度。
比如，200個參數的KANs，就能復現DeepMind用30萬參數的MLPs發現數學定理研究。
不僅準確性更高，并且還發現了新的公式。要知道后者可是登上Nature封面的研究啊~
在函數擬合、偏微分方程求解，甚至處理凝聚態物理方面的任務都比MLP效果要好。
而在大模型問題的解決上，KAN天然就能規避掉災難性遺忘問題，并且注入人類的習慣偏差或領域知識非常容易。
來自MIT、加州理工學院、東北大學等團隊的研究一出，瞬間引爆一整個科技圈：Yes We KAN！
甚至直接引出關于能否替代掉Transformer的MLP層的探討，有人已經準備開始嘗試……
有網友表示：這看起來像是機器學習的下一步。
讓機器學習每個特定神經元的最佳激活，而不是由我們人類決定使用什么激活函數。
還有人表示：可能正處于某些歷史發展的中間。
GitHub上也已經開源，也就短短兩三天時間就收獲1.1kStar。
對MLP“進行一個簡單的更改”跟MLP最

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破