10:35官方账号arXiv cs.LG@Ben Anson, Conor Houghton, Edward MilsomMuon 优化器在神经网络预训练中优于常见替代方法,但在 PEFT(参数高效微调)中很少使用。原因在于 LoRA 的低秩参数化无法直接对权重更新做正交化。作者提出 sMuon,通过线性化和最小二乘近似松弛的 Muon 目标,且实现只用 matmul 运算。在 SFT 和 ReLoRA 预训练实验中,sMuon 相比基线有适度性能提升。论文MuonLoRAsMuon推荐理由:Muon 优化器跟 LoRA 本来不搭,这篇论文用数学近似硬凑出了个 sMuon,微调性能有提升,实现还只用矩阵乘法。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Muon