该研究聚焦于单个神经元层面，发现了一组重要的神经元，它们实现了简单的启发式算法。只需要关注特定的极少量神经元，就能正确预测大模型进行算术运算的结果（图2）。 举个例子：当输入的提示词为“ 226−68= ...

周期性现象广泛存在，深刻影响着人类社会和自然科学。作为最重要的基本特性之一，许多规律都显式或隐式地包含周期性，例如，天文学中的行星运动、气象学中的季节变化、生物学中的昼夜节律、经济学中的商业周期、物理学中的电磁波，以及数学运算和逻辑推理等。

11月4日消息，据官方公告，Gate Web3 Startup将于2024年11月3日14时至11月10日14时（UTC+8）开启Matrix Layer Protocol(MLP)空投认购，免费额度 500,000 MLP。Matrix Layer ...

Matrix Layer Protocol（MLP）正式上线Gate交易平台，为全球投资者提供更多参与这一创新协议的机会。Matrix Layer Protocol致力于构建一个结合AI、去中心化 ...

在机器学习和人工智能领域，周期性特征的建模一直以来都是一个敲门砖。随着技术的不断进步，基于深度学习的模型如MLP（多层感知机）和Transformer虽然在许多任务中取得了显著成就，但在处理周期性数据时却显露出明显的短板。近期，北京大学的研究团队提出了一种名为FAN（Fourier Analysis Networks）的新型神经网络架构。该架构通过引入傅里叶级数的概念，大幅提升了对周期性特征的建模 ...

在人工智能领域，周期性现象的建模一直是一个复杂而重要的任务。传统的深度学习架构如MLP（多层感知器）和Transformer在处理周期性数据时表现不尽如人意，尤其是在对超出训练数据范围的外推能力上。这一问题促使北京大学的研究团队提出了FAN（傅里叶分析网络），一种新型网络架构，旨在弥补现有模型在周期性建模方面的缺陷。

TTT-Linear和TTT-MLP这两种实例，分别采用线性模型和多层感知机（MLP）作为其隐藏状态，展示了这一新架构的强大能力。特别地，在长达8k的上下文中 ...