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研究揭示Muon优化器存在隐含代价：牺牲简单性偏好影响泛化能力

一项新研究对Muon优化器进行了深入分析，指出其在训练速度之外存在一个隐含代价。研究表明，Muon优化器会丢失梯度下降等传统优化器所具有的“简单性偏好”，而这一特性对于模型的泛化能力至关重要。该发现挑战了Muon在性能上全面优于旧有优化器的普遍看法，提示在优化器选择时需要权衡训练效率与模型泛化能力。

多来源证据

事件时间线

1. 6月30日 20:03
   Twitter/X AI List
   Muon真有那么好吗？我们超越训练速度进行研究，发现了一个隐含代价：Muon丢失了梯度下降等旧优化器的简单性偏好——