09:34官方账号arXiv cs.AI@Kai Ruan, Jinghao Lin, Zihe Huang, Ziqi Zhou, Qianshan Wei, Xuan Wang, Hao SunMuon优化器在稀疏奖励智能体强化学习中展现优势。使用Qwen2.5-0.5B-Instruct和ALFWorld环境,在Group-in-Group Policy Optimization (GiGPO)下,仅将Muon应用于隐藏权重矩阵,最终窗口验证成功率从0.290提升至0.546(+88%),而高学习率AdamW无后更新成功。在3e-5学习率下,Muon将GRPO成功率从0.161提升至0.268;在1e-5下,GraphGPO Muon达到0.901,归一化验证AUC从0.399增至0.556,并提前30和60轮达到0.5和0.75成功率。该结果表明Muon可提升智能体强化学习性能,但效果依赖优势估计器和学习率。论文MuonAdamW智能体推荐理由:这篇论文发现Muon优化器让智能体RL成功率从29%飙到55%,比AdamW快60步,还分析了学习率的影响。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Muon