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标签：优化器×
6月30日
12:10
12:10arXiv cs.LG@Mark Rhee, Jamie Simon, Dhruva Karkada
该论文研究Muon优化器在矩阵分解问题中的参数动力学，发现其与梯度下降有三点关键差异：1）Muon避免从小初始化开始的慢鞍点动力学，以相同速率学习所有顶模，较小模先收敛；2）即使学习率超过局部损失尖锐度的临界阈值，Muon仍保持稳定，允许通过指数学习率退火实现快速收敛；3）Muon流守恒矩阵√(P^T P)-√(Q^T Q)，而梯度流守恒P^T P - Q^T Q。从零初始化时，两者都能找到平衡解。论文还推导了简单设定下的对齐速率，并利用Muon结构属性设计了仅需两步达到近完美对齐的学习率调度。
论文Muon矩阵分解优化器动力学平衡解
推荐理由：如果你关注优化器理论，这篇论文揭示了Muon比梯度下降更快的机制，并且给出了一个只需两步就对齐参数的学习率调度，很实用。
原文
11:05
6月25日
10:32
10:31
6月23日
13:22
13:22arXiv cs.LG@Florian Hübler, Kai Lion, Antonio Orvieto, Niao He
Muown优化器将权重矩阵分解为行幅度和未归一化的方向变量，分别用Adam和Muon更新。研究表明，Muown的方向更新等价于对归一化方向的黎曼步长，而幅度仅调制角度步长，这解释了其稳定性。基于此提出的AngularMuown直接优化归一化方向，并使用可调度的角度乘子与径向幅度更新解耦。在modded nanoGPT速度竞赛中，初步版AngularMuown领先每优化器类别。在Qwen2-0.5B和1.1B参数MoE模型上的实验证实该算法可扩展至更大规模。
论文MuownAngularMuown优化器Transformer预训练论文
推荐理由：想加速Transformer预训练？这篇论文把优化器角度步长显式化，新方法AngularMuown在nanoGPT竞赛中领先，还在0.5B和1.1B模型上验证了效果。
原文
6月16日
20:46
11:04
6月12日
12:57
6月11日
15:28
15:23
15:07
6月9日
12:34
12:34arXiv cs.LG@Andries Rosseau, Robert Müller, Ann Nowé
精选
深度神经网络在非平稳环境下的持续训练常导致可塑性逐渐丧失，限制进一步学习。本文首次将可塑性与经验神经正切核联系起来，并识别出动态等距性（各层雅可比奇异值接近1）是保持持续学习可塑性的关键机制。作者重新审视了一类几乎处处等距且保持通用Lipschitz函数逼近能力的网络，证明近动态等距性与表达性非线性表示兼容。针对通用架构，提出了高效的等距促进正则化方案，并发现其能重新激活休眠的ReLU单元。基于此，开发了AdamO优化器，将等距正则化与梯度更新解耦。在多个持续学习基准上，该方法一致匹配或超越现有方法。
论文持续学习可塑性动态等距性优化器AdamO
推荐理由：持续学习中的可塑性丧失是困扰AI训练的核心难题，本文从理论到实践给出了新解法——做持续学习、强化学习或终身学习的开发者，值得关注这个等距性视角。
原文
12:26
12:26arXiv cs.LG@Brian Coyle, Snehal Raj, Virag Umathe, El Amine Cherrat, Elham Kashefi
精选
训练参数化量子电路（PQC）时，梯度估计的测量成本是主要瓶颈，传统参数平移规则的成本随参数数量线性增长。本文提出基于前向自动微分的梯度估计框架，通过平均可调数量的随机方向导数获得无偏梯度，并统一了SPSA、随机坐标下降和参数平移规则。在此框架下，作者推导出QUIVER（量子迭代V自适应估计规则）优化器，实现最小测量成本分配。数值实验表明，前向梯度在训练含60量子比特、1770参数的量子神经网络时，效率比参数平移规则高出数个数量级。QUIVER在量子近似优化算法和变分量子本征求解器任务上，也优于iCANS和gCANS等测量节俭优化器。
论文量子机器学习参数化量子电路梯度估计QUIVER优化器
推荐理由：量子机器学习团队终于有了一个能大幅降低测量成本的梯度估计框架——QUIVER在60量子比特规模上效率提升数个数量级，做量子电路优化的研究者可以直接用。
原文
11:02
11:02arXiv cs.AI@Tianyu Ruan, Fengzhuo Zhang, Shuche Wang, Shihua Zhang
精选72°
Muon 作为预训练大语言模型和视觉分类器的新兴优化器，其效率优势已超过 Adam 和 SGD，但特征学习优势尚不明确。本文通过鲁棒性和迁移性视角研究 Muon 的特征学习优势：在损坏图像和文本上评估预训练模型，发现 Muon 学到的特征比 Adam 和 SGD 更鲁棒，且这种优势体现在更大的 logit 边际上。通过下游任务的线性分类器或微调，Muon 的特征迁移效果更好，这得益于隐藏状态的有效秩更高。在含多组件的分类问题中，论文从理论上证明了 Muon 能获得更大边际和更高有效秩。
论文Muon优化器鲁棒性迁移学习特征学习
推荐理由：Muon 优化器在鲁棒性和迁移性上全面超越 Adam，做预训练或迁移学习的团队值得关注，尤其是需要模型对噪声和下游任务更鲁棒的场景。
原文
6月5日
12:08
12:08arXiv cs.AI@Senmiao Wang, Tiantian Fang, Haoran Zhang, Yushun Zhang, Kunxiang Zhao, Alex Schwing, Ruoyu Sun
精选
研究人员提出了一种名为PC Layer（Preconditioning Layer）的权重参数化方法，通过在训练过程中对权重矩阵进行低阶多项式预处理，稳定其奇异值谱，从而改善大型语言模型（LLM）的预训练效果。该方法与AdamW和Muon优化器兼容，在Llama-1B模型上验证了其优于标准Transformer架构。训练后，预处理权重可合并回原始架构，不增加推理开销。理论证明，均匀限制每层奇异值能确保梯度下降在深层线性网络中收敛到全局最小值。代码已开源。
论文预训练权重预处理奇异值谱Llama优化器
推荐理由：这项研究解决了LLM训练中权重矩阵病态条件数导致的收敛不稳定问题，做预训练优化的团队可以直接在Llama等模型上尝试，无需额外推理成本。
原文
11:56
11:56arXiv cs.AI@Thomas T. Zhang, Alok Shah, Yifei Zhang, Vincent Zhang, Nikolai Matni, Max Simchowitz
精选
论文提出一种名为双预处理（DoPr）的新优化范式，专门解决深度学习模型在部署时因自身预测滚动（如自回归语言模型、流生成模型、机器人策略学习）导致的误差累积问题。DoPr 结合梯度预处理（如 Adam、Muon）和激活预处理（如 KFAC），能直接提升下游任务性能（如成功率、生成质量），而不一定改善验证损失。这挑战了传统以验证损失为优化目标的评估方式，为训练-测试不匹配问题提供了新的优化维度。实验表明，DoPr 在多种测试时反馈（TTF）场景中作为即插即用模块有效。
论文优化器测试时反馈误差累积DoPr深度学习
推荐理由：DoPr 解决了训练和部署性能不一致的痛点，做自回归模型、流生成或机器人学习的团队可以直接尝试这个即插即用优化器，可能会发现验证损失没变但实际效果提升。
原文
6月4日
01:25
01:25elvis@omarsar0
72°
微软研究院提出SkillOpt方法，将Agent的技能文档视为可训练的外部状态，通过一个优化器模型对技能文件进行验证驱动的编辑（增、删、改指令），而Agent本身保持不变。实验显示，SkillOpt在52个（模型、基准、框架）组合中表现最佳或持平，在GPT-5.5上直接聊天提升23.5分，Codex提升24.8分，Claude Code提升19.1分，且优于人类编写的技能、TextGrad等方法。该方法不增加推理成本，学到的技能可跨模型和框架迁移。
论文微软研究院SkillOpt智能体技能文档优化器
推荐理由：做AI Agent开发的团队常手工写技能文档但效果有限，SkillOpt用优化器自动迭代技能文件，零推理开销且效果显著，值得尝试。
原文
6月3日
10:28
10:28arXiv cs.LG@Xianliang Li, Zihan Zhang, Weiyang Liu, Han Bao
Muon优化器在大语言模型训练中表现出色，但其动量机制的理论作用一直不明确。本文通过将动量视为一种频谱滤波器，证明了在信号加扰动的梯度模型下，动量能有效抑制扰动并保留主导信号，从而扩大两者间的频谱间隙。这种间隙的扩大稳定了传递给Muon正交化步骤的矩阵的奇异子空间，使更新更可靠。实验表明，先应用动量再进行正交化比反向顺序或移除动量能更好地对齐梯度信号。该理论为理解其他基于矩阵的优化器中动量的作用提供了起点。
论文Muon动量频谱滤波优化器大语言模型训练
推荐理由：做LLM训练或优化器研究的团队，这篇论文把Muon动量从玄学变成了可解释的频谱滤波机制，看完能直接指导你调参——先降噪再正交化，效果更稳。
原文
6月2日
11:13
11:13arXiv cs.LG@Jianhao Xu, Zhuang Yang
现有深度神经网络优化器多基于ℓ₂范数或ℓ∞范数，但两者各有缺陷：ℓ₂范数在高曲率方向占主导，导致低曲率方向更新缓慢；ℓ∞范数在平坦区域易振荡。本文提出动态p值的ℓ_p范数方案，融入SGD和带动量SGD，形成LPSGD和LPSGDM优化器。训练早期用大p（>2）抑制高曲率方向，后期p逐渐降至2实现稳定更新，灵感来自余弦退火策略。理论证明非凸场景下收敛率达O(T^{-1/2})，在CIFAR-10/100和ImageNet-1K上使用VGG-11、ResNet-18/50验证了更好泛化性能。
论文优化器ℓ_p范数泛化性能SGD余弦退火
推荐理由：做深度学习训练调参的开发者，这个动态p范数方案解决了ℓ₂和ℓ∞范数的极端问题，直接替换SGD就能提升泛化，值得在CIFAR/ImageNet任务上试试。
原文
5月21日
10:22
10:22arXiv cs.LG@Tom Jacobs, Rohan Jain, Rebekka Burkholz
精选
HORST是一种新型优化器，通过组合自适应优化器的L∞稳定性和L1稀疏偏置，解决了稀疏Transformer训练中稳定性和稀疏性难以兼得的问题。它利用非交换算子组合优化几何，基于双曲镜像映射实现鲁棒稀疏训练。实验表明，HORST在视觉和语言任务的Transformer稀疏训练中，在所有稀疏度水平上均显著优于AdamW基线，尤其在高稀疏度下提升巨大。这项工作为高效稀疏模型训练提供了新思路。
论文稀疏训练优化器TransformerHORST双曲几何
推荐理由：做稀疏模型训练或Transformer优化的研究者，HORST直接解决了AdamW在高稀疏度下效果差的问题，值得在实验中尝试替换优化器。
原文
5月20日
10:11
10:11arXiv cs.AI@Thomas Massena, Corentin Friedrich, Mathieu Serrurier
精选
这篇论文提出了一种数据驱动的优化器设计方法，能够根据梯度与激活统计信息动态选择每层神经网络的最优更新几何结构，在SGD和Muon之间自适应插值。该方法基于单步随机特征回归代理模型推导出闭式准则，并整合参数级预处理，可恢复SGD、Muon、Adam和MuAdam作为特例。通过高效计算策略，仅增加约3%的运行开销，在三种训练场景中与Muon和AdamW的最佳性能持平或更优。这项工作为超越静态几何的优化器设计开辟了新路径。
论文优化器自适应几何MuonSGDAdam
推荐理由：这篇论文解决了优化器几何结构固定、无法适应问题几何的问题，做深度学习训练和优化器研究的开发者可以直接参考其自适应方法，有望提升模型训练效率。
原文
5月18日
12:09
12:09arXiv cs.AI@Yishun Lu, Wes Armour
精选
多模态自回归模型在图像生成和文本理解联合训练时，存在模态竞争导致优化不稳定、大batch训练受限的问题。研究发现AdamW等一阶优化器对跨模态梯度异质性敏感，而二阶预条件方法（如SOAP）能提供更稳定的对齐基础。作者提出ML-FOP-SOAP框架，通过Fisher正交投影抑制方差引起的模态冲突，并引入分层折叠策略降低计算开销。在Janus和Emu3模型上，该方法在batch size 8192下训练稳定，样本效率提升1.4倍，训练速度提升1.5倍。
论文多模态模型优化器二阶优化模态竞争大规模训练
推荐理由：多模态模型训练中模态竞争是常见痛点，做多模态预训练或大batch训练的团队可以直接参考这个二阶优化方案，能显著提升训练效率和稳定性。
原文
5月13日
21:36
19:12