北京大学研究团队提出了一种新型网络架构FAN（傅里叶分析网络），旨在提升周期性建模能力。FAN通过引入傅里叶级数，更有效地捕捉数据中的周期性模式，优于传统模型如MLP和Transformer。实验结果显示，FAN在时间序列预测、符号公式表示和语言建模等任务中表现显著，展现了广泛的应用潜力。