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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''提出[[KAN框架]]'''：提出了一个框架，将[[科尔莫哥洛夫-阿诺德网络]]（[[Kolmogorov-Arnold Networks]], KANs）与科学研究无缝协同，以解决人工智能与科学领域固有的不兼容性问题。
# '''双向协同'''：展示了科学与KAN之间的双向协同作用，包括将科学知识整合到KAN中，以及从KAN中提取科学知识。
# '''[[MultKAN模型]]'''：引入了带有乘法节点的KAN模型（[[MultKAN]]），以更清晰地揭示数据中的乘法结构。
# '''[[kanpiler工具]]'''：开发了KAN编译器（[[kanpiler]]），将符号公式编译成KAN，以提高模型的可解释性和灵活性。
# '''科学发现任务'''：展示了KAN在多种科学发现任务中的应用，包括发现守恒量、拉格朗日量、对称性和本构定律。
# '''科学知识提取'''：提出了从KAN中提取科学知识的方法，包括识别重要特征、模块结构和符号公式。
# '''代码和工具的可用性'''：开发的代码和工具已在[[GitHub]]上公开，并通过pip安装[[pykan]]包可供使用。
# '''论文贡献'''：论文不仅提出了KAN 2.0的概念，还通过实际应用展示了其在科学探索中的潜力和实用性。