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清华博导刘子鸣创办元环智能，两轮融资数亿元做元模型
清华大学人工智能学院助理教授刘子鸣创办元环智能，完成种子轮与种子+轮累计数亿元融资，顺为资本领投种子轮。公司主攻「元模型」（Meta Model），即能自行设计模型的模型，走非大语言模型的直觉模型路线，核心基于其提出的 KAN 架构。
36氪17 天前
#KAN
共 6 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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98年清华学者 KAN 一作创业，半年融资数亿元做 AI 设计模型
一位 1998 年出生的清华学者、KAN（Kolmogorov-Arnold Network）论文一作创立公司，成立不到半年即完成数亿元融资。公司方向是让 AI 学会自动设计模型，属于 AI for AI 的前沿探索。
InfoQ AI17 天前
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研究：KAN网络强化学习样本效率提升40%
论文系统研究Kolmogorov-Arnold网络（KAN）在强化学习中的样本效率。在Feynman数据集与Gymnasium基准上的实验显示，使用KAN架构可减少40%样本达到相近性能，训练过程中相对性能提升最高达50%，且对奖励噪声具有鲁棒性。结果表明KAN架构有望实现更样本高效的强化学习。
arXiv cs.LG24 天前
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arXiv 论文用 KAN 非线性分解压缩词嵌入层
针对低秩分解压缩嵌入层时线性瓶颈限制表达能力的问题，论文借鉴 Kolmogorov Arnold Networks 范式，在压缩嵌入层中引入可学习非线性投影。作者将压缩层集成进 Skip-gram，在词类比与语义相似度基准上与低秩基线对比，并提出从预训练嵌入初始化的策略。结果显示非线性投影可缓解线…
arXiv NLP11 天前
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SW-KAN：基于 q-正交多项式的 KAN
论文提出 SW-KAN，用定义在半无限域上的 Stieltjes-Wigert q-正交多项式替代 B 样条，解决无界输入与有界正交基的域不匹配问题。通过指数-tanh 映射与三项递推实现 O(N) 求值，在图像分类与函数逼近上取得更优的精度-效率权衡。
arXiv cs.LG31 天前
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季节性及量子启发模型用于中子监测时间序列预测
该研究对Lomnicky Stit中子监测器（LMKS）时间序列进行多步预测，对比了季节性朴素基线、LSTM、TCN、N-BEATS、KAN及量子启发变体QiLSTM与QiKAN。结果显示量子启发的QiKAN取得最低聚合预测误差，而简单季节性朴素基线也极具竞争力。研究表明，对高度周期性的科学监测序…
arXiv cs.LG35 天前
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