首位AI科学家问世！已独立生成10篇学术论文，还顺手搞了AI审稿人
首位AI科学家问世！已独立生成10篇学术论文，还顺手搞了AI审稿人史上首位“AI科学家”，横空出世！ 一登场就一口气生成了十篇完整学术论文。
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史上首位“AI科学家”，横空出世！ 一登场就一口气生成了十篇完整学术论文。
Transformer架构层层堆叠，包含十几亿甚至几十亿个参数，这些层到底是如何工作的？当一个新奇的比喻——「画家流水线」，被用于类比并理解Transformer架构的中间层，情况突然变得明朗起来，并引出了一些有趣的发现。
KAN 在符号表示中领先，但 MLP 仍是多面手。
这是一篇两个月前就应该写的文章。
或许是个朱啸虎看好的项目。 根据外媒消息，成立不到1年的日本人工智能初创公司SakanaAI，即将斩获超1亿美元融资，估值飚至1800亿日元（约合人民币82亿，11.5亿美元），即将跻身AI独角兽行列。
本文介绍了KAN网络算法的原理和优势，探讨了其在深度学习领域可能引发的范式转变。 • ⚡ KAN网络将可学习的激活函数从神经元移到了神经网络的边上，表现出更高的准确性和更少的参数量 • ???? KAN在数学和物理领域的实验中展现了卓越性能，提供了一种新的科学发现的路径 • ???? KAN具有更快的神经缩放定律和可解释性，为AI领域带来了新的探索可能性
本月初，来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的 MLP 替代方法 ——KAN。
最近一周KAN的热度逐渐褪去，正好静下心来仔细学习KAN的原理，收获颇多。
刚刚提出了KAN的MIT物理学家Max Tegmark和北大校友刘子鸣，又有一项重磅研究问世了！团队发现，它们用AI发现了物理学中的新方程，从此，AI很可能被引入物理学研究领域，帮助人类物理学家做出全新的发现。
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。