周期性现象广泛存在，深刻影响着人类社会和自然科学。作为最重要的基本特性之一，许多规律都显式或隐式地包含周期性，例如，天文学中的行星运动、气象学中的季节变化、生物学中的昼夜节律、经济学中的商业周期、物理学中的电磁波，以及数学运算和逻辑推理等。

这篇开创性的论文介绍了基于Transformer的深度学习架构。Transformer彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，它的自注意力机制也被广泛应用于计算机视觉等其他领域，并对AI研究产生了深远影响，成为了AI发展史上的一个里程碑。截至今天，这篇 ...

2024年，人工智能（AI）领域又迎来了一次颠覆性的创新：北京大学的研究团队提出了一种全新的神经网络架构FAN（傅里叶分析网络），这是对传统Transformer架构的有力补充。这个领军者董益宏博士在接受采访时分享了FAN的奥秘，揭示了周期性建模对AI的重要性，以及为何FAN能在这个领域独树一帜。