本文探讨了Transformer中的前馈网络（FFN），强调其在模型中的重要性。FFN占据了大约三分之二的参数量，是模型存储知识的主要部分。文章分析了FFN的结构、设计选择及其与注意力机制的关系，指出FFN负责每个token的内部计算，而注意力处理token间的通信。现代模型普遍采用SwiGLU替代ReLU，以提高性能。FFN的逐位置计算特性使其在推理时具有并行处理的优势，但也带来了量化时的挑战。整体来看，FFN在Transformer中扮演着核心角色。

本研究提出UMoE架构，解决了Transformer模型中注意力层与前馈网络性能差异的问题，提高了参数共享效率和整体性能。

文本到3D建模研究进展迅速：ATT3D通过统一模型摊销优化实现跨提示知识共享；有方法利用预训练图像扩散模型作监督，约8毫秒生成3D资产，无需3D训练数据；Instant3D用前馈网络不到一秒生成3D对象，20秒内产出高质量无Janus问题资产，比优化方法快两个数量级；HexaGen3D推广能力强；还有方法结合2D扩散先验与NeRF优化，及基于3DMM的文本引导头部生成。

该文综述Transformer前馈网络（FFN）的稀疏化与高效化研究：S-FFN中Avg-K块选择优于MoE；MoEfication以10%–30%参数保持性能；快速前馈（FFF）打破层大小与推理成本的线性关系；共享FFN、EfficientBERT、PartialFormer等减少参数与计算；分析发现FFN早期稀疏、含死神经元和标记检测器，部分神经元具位置性，并存在从残差流删除信息的机制；剪枝加迁移学习可压缩超70%参数且不损准确率。

文章介绍了一种新的iTransformer模型，用于多变量时间序列预测，通过反转注意力机制和前馈网络的职责，取得了最先进的表现，成为时间序列预测的基本骨干的一个很好的替代方案。

该研究提出了ReLU层参数对输入域的自然划分，使得在每个划分区域内，ReLU层可以大大简化。研究探讨了具有一个隐藏ReLU层的前馈网络，提供了关于此类网络生成决策边界的几何复杂性的结果，并证明除了仿射变换外，这样的网络只能生成d个不同的决策边界。

本研究证明预训练网络在复杂结构的网络中实现本地稳定性是有效的，并提出了一种称为本地稳定条件（LSC）的理论。实验结果表明，满足LSC的前馈和递归网络能提高最终性能。该研究为实现任意复杂度的网络的稳定性提供了一种方法，可作为预训练之前的附加步骤，也可作为找到稳定初始状态的替代方法。

该论文提出了一种基于Transformer的图像去雨算法，通过自注意力机制和前馈网络提高去雨效果。实验证明了该方法的有效性。