近日，全球人工智能领域顶级学术会议 NeurIPS 2025 公布了论文录用结果。我中心优秀在读博士郑晓韬同学作为共同第一作者的论文成功入选。

NeurIPS，全称为神经信息处理系统大会（Annual Conference on Neural Information Processing Systems），与 ICML、ICLR 并列为人工智能领域三大国际顶级会议，系中国计算机学会（CCF）推荐的 A 类会议，每年于12月召开。本次被接收的论文题目为《From Kolmogorov to Cauchy: Shallow XNet Surpasses KANs》，作者包括 Xin Li、郑晓韬、Zhihong Xia（共同一作按姓氏首字母排序）。郑晓韬同学在论文的理论推导、论文写作与实验验证中做出了重要贡献。

本文聚焦于函数逼近与科学计算中的关键问题---如何设计浅层网络以实现高效逼近。基于复分析中的柯西积分公式，提出以柯西基为激活函数的单层XNet，并证明对解析函数可达指数收敛率，显著优于传统ReLU与样条基的KAN。与以深度堆叠提升表达力的范式不同，XNet通过“数学原理驱动激活设计”，在单层结构内兼顾表达性与计算效率。实验方面，XNet在不连续函数拟合、PINN求解热/泊松方程与PPO强化学习中均取得数量级优势，并保持更快的收敛速度与更低的参数开销。该工作表明，浅层XNet在函数逼近、科学计算与控制等场景具备广泛应用前景。该工作深受四位审稿人的一致好评，平均分达5.25（满分6分）。