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MuonGS：用Gram-Schmidt投影预训练LLM
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AI 综述
2026年10月28日，arXiv cs.AI/cs.LG 发布论文提出 MuonGS。该方法在 Muon 优化器上使用 Gram-Schmidt 投影，去掉更新中的径向分量，但不固定权重范数，用于 LLM 预训练。作者证明权重范数最多按 √t 增长，累计有效学习率满足 C_T=Ω(√T)，并在光滑尺度不变目标上给出 O(T^{-1/2}) 的稳态保证。目前进展为论文公开，尚无后续实验或应用报道。
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最新进展10月28日 01:56
arXiv 新论文提出 MuonGS，用 Gram-Schmidt 投影放宽权重范数控制。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.AI / cs.LG 最新MuonGS：用 Gram-Schmidt 投影放宽权重范数控制来预训练 LLM
论文提出 MuonGS，一种在 Muon 优化器上用 Gram-Schmidt 投影去掉更新径向分量、但不固定权重范数的 LLM 预训练方法。作者证明其权重范数最多按 √t 增长，累计有效学习率满足 C_T=Ω(√T)，并在光滑尺度不变目标上给出 O(T^{-1/2}) 的稳态保证。
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