近期，人工智能领域迎来了一项引人注目的技术创新。知名技术团队月之暗面Kimi发布了一项关于Muon优化器的新技术报告，并随之推出了名为“Moonlight”的混合专家模型（MoE）。这款模型在Muon优化器的基础上进行了训练，拥有30亿至160亿不等 ...

上周五，DeepSeek 刚刚官宣这周要连续开源 5 个代码库，却被月之暗面深夜截胡了。 昨天，月之暗面抢先一步开源了改进版 Muon 优化器，比 AdamW 优化器计算效率提升了 2 倍。 团队人员表示，原始 Muon ...

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IT之家 2 月 24 日消息，月之暗面 Kimi 昨日发布了“Muon 可扩展用于 LLM 训练”的新技术报告，并宣布推出“Moonlight”：一个在 Muon 上训练的 30 亿 / 160 亿参数混合专家模型（MoE）。使用了 5.7 万亿个 token，在更低的浮点运算次数（FLOPs）下实现了更好的性能，从而提升了帕累托效率边界。

在人工智能领域，训练大型语言模型（LLMs）已成为推动技术进步的重要方向。然而，随着模型规模和数据集的不断扩大，传统的优化方法 —— 特别是 AdamW—— 逐渐显露出其局限性。研究人员面临着计算成本高、训练不稳定等一系列挑战，包括梯度消失或爆炸、参数矩阵更新不一致及分布式环境下的资源需求高等问题。因此，迫切需要更高效、更稳定的优化技术来应对这些复杂性。

月之暗面最新技术报告 —— 《Muon is Scalable for LLM Training》！ 推出了一个全新的优化器 Muon，并基于此训练出了 3B/16B 参数的混合专家模型 (MoE)——Moonlight。这个 Moonlight ...

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