17:41
官方账号arXiv cs.LG@Zhao Su, Yuxin Xia, Haoran Li, Jun Shen, Qi Zhu, Qingguo Zhou, Binbin Yong
推荐理由：这篇论文提出HYDRA，给KAN“减负”，参数更省还不掉点，双曲空间让表示更可解释。做KAN相关研究的可以看看。
参数效率
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8月13日
17:41
Kolmogorov-Arnold网络（KAN）用可学习单变量函数替换标量权重以增强非线性逼近，但每个连接独立函数导致参数冗余。HYDRA将输入映射到Poincaré球的双曲空间，在切空间执行KAN更新，并用低秩原型块跨隐藏维共享函数变换。在八个基准数据集上，HYDRA在保持竞争性或更优预测性能的同时，提高了参数效率和表示可解释性。
7月3日
12:02
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官方账号arXiv cs.LG@Quoc Bao Phan, Tuy Tan Nguyen
推荐理由：这篇论文用72个量子参数做融合，比经典方法少30倍，准确率还97.7%，适合关注联邦学习参数效率的人。
6月17日
10:45
10:45
官方账号arXiv cs.AI@Hongyuan Adam Lu, Z. L. Victor Wei, Qun Zhang, Jinrui Zeng, Bowen Cao, Lingwei Meng, Mocheng Li, Zezhong Wang, Haonan Yin, Naifu Xue, Minyu Chen, Cenyuan Zhang, Zefan Zhang, Hao Wei, Jiawei Zhou, Haoran Xu, Hao Yang, Ronglai Zuo, Tongda Xu, Yonghao Li, Jian Chen, Hebin Wang, Zeyu Gao, Yang Li, Wei Zhao, Qimin Zhong, Siqi Liu, Yumeng Zhang, Leyan Cui, Zhangyu Wang, Wai Lam
精选
推荐理由：这篇论文用循环架构解决了世界模型长程预测的计算瓶颈，参数省了100倍还能自适应深度，做仿真和规划的研究者值得看。