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本文介紹了幾何科爾莫戈羅夫-阿諾德網絡 (GeoKAN)，這是一個幾何感知模型家族，通過學習黎曼度量來適應坐標，從而實現更優函數近似和物理感知學習。
本文介绍生成式量子启发柯尔莫哥洛夫-阿诺德本征求解器（GQKAE），一种参数高效架构，用柯尔莫哥洛夫-阿诺德模块替代传统神经网络组件，显著降低内存使用并改善量子化学模拟中的收敛性。