研究者提出MuonGS优化器：用GS投影控制预训练权重范数
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研究者提出MuonGS优化器：用GS投影控制预训练权重范数
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AI 综述
Athanasios Glentis 等人发布 arXiv 论文（arXiv:2610.37647），提出预训练大语言模型优化器 MuonGS。该方法用 Gram–Schmidt（GS）投影去除每个 Muon 更新的径向分量，从而无需固定权重范数即可让范数缓慢增长。
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最新进展10月28日 12:00
MuonGS：用松弛权重范数控制预训练大语言模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.AIMuonGS：用松弛权重范数控制预训练大语言模型
一篇 arXiv 论文提出优化器 MuonGS，通过 Gram--Schmidt（GS）投影去除 Muon 更新的径向分量，不固定权重范数即可实现范数缓慢增长。
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