虽然大多数强化学习（RL）方法都在使用浅层多层感知器（MLP），但普林斯顿大学和华沙理工的新研究表明，将对比 RL（CRL）扩展到 1000 层可以显著提高性能，在各种机器人任务中，性能可以提高最多 50 倍。
TimeDistill通过知识蒸馏，将复杂模型（如Transformer和CNN）的预测能力迁移到轻量级的MLP模型中，专注于提取多尺度和多周期模式，显著提升MLP的预测精度，同时保持高效计算能力，为时序预测提供了一种高效且精准的解决方案。
大模型在数学问题上的表现不佳，原因在于采取启发式算法进行数学运算的，通过定位到多层感知机（MLP）中的单个神经元，可以对进行数学运算的具体过程进行解释。
日前，MLCommons协会发布最新MLPerf™ Storage v1.0 AI存储基准测试成绩。浪潮信息分布式存储平台AS13000G7表现出众，在3D-UNet和CosmoFlow两个模型共计8项测试中，斩获5项性能全球第一。
Transformer 是现代深度学习的基石。传统上，Transformer 依赖多层感知器 (MLP) 层来混合通道之间的信息。
KAN的诞生，开启了机器学习的新纪元！而这背后，竟是MIT华人科学家最先提出的实践想法。从KAN到KAN 2.0，这个替代MLP全新架构正在打开神经网络的黑盒，为下一步科学发现打开速通之门。
MLPerf Inference发布了最新测试结果，英伟达最新的Blackwell架构芯片上场与谷歌、AMD同场竞技，展现出明显的性能提升，甚至刷新了部分任务上的测试纪录。
爆火神经网络架构KAN，上新了！
KAN 在符号表示中领先，但 MLP 仍是多面手。
Transformer很强，Transformer很好，但Transformer在处理时序数据时存在一定的局限性。
