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标签:LMO×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
Claude代码里藏了个20260612,18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
15:23
AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
5月19日
11:05
11:05arXiv cs.LG@Abdurakhmon Sadiev, Artavazd Maranjyan, Ivan Ilin, Peter Richtárik
精选
Muon 作为 AdamW 的替代方案在神经网络训练中表现出色,但基于线性最小化预言机(LMO)的方法通常采用同步训练,在异构分布式系统中受限于慢速工作节点。本文提出 Ringmaster LMO,一种异步 LMO 动量方法,借鉴 Ringmaster ASGD 的延迟阈值思想,通过丢弃过时梯度实现最优时间复杂度。该方法在广义 (L0, L1)-光滑性下建立了收敛保证,并开发了参数无关的变体。实验表明,在随机二次问题和 NanoChat 语言模型预训练中,Ringmaster LMO 在异构环境下显著优于同步和异步基线。
论文异步训练分布式系统优化算法MuonLMO

推荐理由:分布式训练团队终于有了异步 LMO 方法的理论保障——Ringmaster LMO 解决了异构集群中慢节点拖累效率的问题,做大规模预训练或异构系统优化的开发者值得关注。
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