KAN一作刘子鸣回国任教，清华官网盖章认证了

刘子鸣将于2023年9月加入清华大学人工智能学院，担任助理教授。

刘子鸣的研究领域为物理学与人工智能的交叉，提出的KAN网络提升了神经网络的可解释性。

KAN网络的初版论文于2024年4月发布，成为学术界热议话题，GitHub仓库迅速获得1.1k星星。

KAN是多层感知机（MLP）的有力替代方案，提供了新的深度学习模型改进契机。

刘子鸣本科毕业于北大，后赴MIT攻读物理博士学位，师从Max Tegmark。

KAN的设计灵感源于Kolmogorov-Arnold定理，旨在提升神经网络的可解释性。

KAN网络的设计允许直观观察各变量的作用路径，具备MLP无法提供的可解释性和交互性。

KAN的引用量已超过3000，2024年8月发布了KAN 2.0以提高实用性和易用性。

刘子鸣的研究风格包括好奇心驱动与影响力驱动，理论与实验结合，研究问题的层次介于纯理论与纯应用之间。

刘子鸣每天更新的博客“physics of AI”旨在用物理学的方式研究AI，强调“小见解”的重要性。