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官方账号arXiv cs.AI@Yishun Lu, Wes Armour
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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。
模态竞争
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5月18日
12:09
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。