近日，月之暗面团队宣布其开源改进版的Muon优化器在算力需求上相较于传统优化器AdamW锐减48%。这一突破由OpenAI的技术人员提出的训练优化算法Muon演变而来，经过团队深入研究与优化，结果令人振奋。团队通过实验发现，Muon不仅在参数量最高达 ...

近日，一项名为Muon的优化算法在AI训练领域取得了重大突破，引起了广泛关注。研究显示，Muon优化器可以将算力需求降低48%，为大规模模型的训练提供了全新的解决方案。这一技术的突破不仅为AI行业带来了福音，也为普通用户带来了更多可能性。如果你也对A ...

（注：帕累托前沿是一个经济学和管理学中的概念，描述的是在多目标决策问题中所有可能的最优解的集合，这些解在多个目标之间取得了最佳平衡。在帕累托前沿上的每一个点，都意味着一个目标的改善必然以牺牲另一个目标为代价，因此它代表了在多个目标之间实现的最佳权衡。

上次是论文，两家几乎前后脚放出改进版的注意力机制，可参考《撞车 DeepSeek NSA，Kimi 杨植麟署名的新注意力架构 MoBA 发布，代码也公开》、《刚刚！DeepSeek 梁文锋亲自挂名，公开新注意力架构 NSA》。

近日，人工智能领域再度掀起波澜，月之暗面（Moonshot）宣布开源新版优化器 Muon，成功将计算效率提升至传统 AdamW 的两倍。这个新优化器的推出恰逢 DeepSeek 即将连续开源多个代码库，引发了业内的高度关注和讨论。

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 ...

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 优化器在训练小型语言模型方面 ...

算力需求比AdamW直降48%，OpenAI技术人员提出的训练优化算法Muon，被月之暗面团队又推进了一步！ 团队发现了Muon方法的Scaling Law，做出改进并证明了 ...

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 ...