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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：
# '''[[KAN]]与[[MLP]]的公平比较'''：在相同参数数量或浮点运算次数（[[FLOPs]]）的条件下，KAN在符号公式表示任务中表现优于MLP，但在机器学习、计算机视觉、自然语言处理和音频处理的其他任务中，MLP通常优于KAN。
# '''[[B样条]]激活函数的影响'''：KAN在符号公式表示任务中的优势主要源于其使用的B样条激活函数。当MLP的激活函数被替换为B样条后，其在符号公式表示任务中的表现显著提高，能够匹配甚至超过KAN。
# '''遗忘问题'''：在标准类别增量式持续学习设置中，KAN的遗忘问题比MLP更为严重，这与KAN论文中的发现不同。
# '''参数和FLOPs的控制'''：通过控制KAN和MLP的参数数量或FLOPs，研究者能够在公平的设置下比较两者的性能，为KAN和MLP的替代方案提供了未来研究的见解。
这些结论为理解KAN和MLP在不同任务中的性能差异提供了深入的分析，并指出了激活函数在模型性能中的关键作用。