本文介绍了一种基于神经切向核函数（NTKs）的理论方法，用于研究神经网络在捕捉精确知识方面的潜在机制。研究发现激活函数的选择会影响特征提取，乘法模型在学习n元语法方面表现出色。这项研究对大型语言模型的角色和能力提供了深入理解。