爆火神经网络架构KAN一作刘子鸣回国任教清华

热门神经网络架构KAN的第一作者，其最新职业动向已获清华大学官网认证：

刘子鸣，计划于今年9月加入清华大学人工智能学院，担任助理教授职位。

KAN的原始论文于2024年4月面世，一经推出便凭借其超越多层感知机（MLP）的精确度与可解释性，迅速成为学术界焦点。其GitHub代码库在短短两三天内便获得1.1k星标。

正如论文中所指出的，业界关注的核心在于：

KANs被视为MLPs的有力替代方案，为优化当前严重依赖MLPs的深度学习模型开辟了新路径。

刘子鸣的教职实际上早已确定。根据他本人2025年5月发布的招生信息，其首批博士研究生招生现已圆满结束。

KAN第一作者归国任教

刘子鸣出生于武汉，毕业于武钢三中。

他自初中起便参与学科竞赛，高中专攻物理竞赛，2015年以全国第8名的佳绩进入物理国家集训队，并获得保送北京大学物理学院的资格。

本科阶段，刘子鸣便对物理学与机器学习的交叉领域产生兴趣，并以第一作者身份在European Physical Journal C、Physical Review C等期刊以及NeurIPS 2020等学术会议上发表论文。

本科毕业后，刘子鸣前往MIT攻读物理学博士学位，师从物理学家Max Tegmark。Max Tegmark起初研究宇宙学，后来将研究重心转向人工智能领域。

KAN正是刘子鸣与Max Tegmark的合作成果。在Max Tegmark的指导下，刘子鸣致力于增强神经网络的可解释性，KAN（Kolmogorov-Arnold Networks）的最初灵感源自Kolmogorov-Arnold定理，旨在揭开神经网络的“黑盒”。

具体而言，Kolmogorov-Arnold定理的核心内容为：在有界域上定义的任何多元连续函数，都可以表示为有限个单变量连续函数的两层嵌套叠加。

这为KAN的诞生提供了思路：将复杂高维函数的学习问题转化为一组单变量函数的学习。

换句话说，KAN完全摒弃了线性权重：MLP在节点处采用固定激活函数，而KAN则将可学习的激活函数置于边（权重）上，每条边的线性权重由单变量函数取代。

在这种设计下，网络中每个变量的作用路径变得直观可察，赋予KAN MLP所不具备的可解释性与交互性。

论文发表后迅速引发强烈反响。Google Scholar数据显示，截至目前，KAN的引用次数已突破3000次。

2024年8月，刘子鸣及其合作者又推出了KAN 2.0，旨在进一步提升KAN的实用性与易用性。

刘子鸣本人将KAN阐释为三个层次的AI+Science：

Science for AI：其原理源于数学；

Science of AI：澄清了关于神经扩展律（Neural Scaling Law）的若干现象；

AI for Science：借助KAN，可发现科学及工程问题中的符号公式。

而这也正是他的研究重心所在。

2025年5月，刘子鸣在社交平台公布了获得清华大学教职的消息。在招生文章中，他还阐述了自己的研究风格：

1. 好奇心驱动（觉得有趣）和影响力驱动（也关注热点，但更注重长期影响力）。理想状况是研究既能带来科学启示，又能产生影响力。例如KAN就是一个范例，我们希望从科学视角探索AI的更多可能性。2. 理论与实践相结合。理论追求物理学的严谨程度，可能会被数学家批评不够严密，哈哈。实验更侧重于阐释现象，而非盲目追求SOTA。实验揭示哪些理论可能有效，而理论则指导我们设计实验。3. 研究问题通常处于纯理论与纯应用之间的中间抽象层次。抽象的优势在于对不同问题具有较强通用性，但需要抽象本身高质量且对实践有指导意义。因此，我会与应用组（具体科学领域）进行合作，以理解如何进行更好的抽象以贴近应用。

目前，刘子鸣在斯坦福大学进行博士后研究，合作导师为Andreas Tolias。

额外看点

值得一提的是，刘子鸣并未放弃自高中起便投入的物理学研究。

他目前每日更新的博客名为“physics of AI”，意指借鉴物理学研究方法探究AI，旨在解答：何种模型，在何种数据上，展现出何种现象。

“关键在于积累‘大量小见解’，而非寄望于‘少数大发现’。”

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自2025年12月31日起，刘子鸣坚持每日更新博客内容，用他自己的话说：

每天仅需投入2小时，我便能通过玩具模型（toy models）发现关于神经网络的惊人事实。许多见解最终或许微不足道或无关紧要，但其中一些将产生足以改变领域现状的巨大影响。

参考资料：

[1]https://collegeai.tsinghua.edu.cn/rydw/qzpi/liuziming.htm

[2]https://zhuanlan.zhihu.com/p/1907988943389045778[3]https://kindxiaoming.github.io/