Kolmogorov-Arnold Networks——高效、可解释的神经网络的新前沿神经网络一直处于人工智能发展的前沿，从自然语言处理和计算机视觉到战略游戏、医疗保健、编码、艺术甚至自动驾驶汽车，无所不包。然而，随着这些模型的规模和复杂性不断扩大，它们的局限性正成为重大缺陷。对大量数据和计算能力的需求不仅使它们成本高昂，而且还引发了可持续性问题。此外，它们的不透明、黑箱性质阻碍了可解释性，这是在敏感领域更广泛采用的一个关键因素。为了应对这些日益严峻的挑战，Kolmogorov-Arnold 网络正成为一个有前途的替代方案，它提供了一种更高效、更可解释的解决方案，可以重新定义人工智能的未来