OpenAI的技术人员提出的训练优化算法Muon经过月之暗面团队的改进，算力需求比AdamW锐减48%，适用于更大规模的模型训练。
改进后的Muon与DeepSeek架构结合，训练出一个16B的MoE模型，展示了在多个任务上的优越性能，并且证明了Muon在大规模训练中的效率优势。
月之暗面团队的成果不仅解决了Muon在大规模训练中的适用性问题，还进一步提升了模型的性能，推动了优化算法的发展。
OpenAI的技术人员提出的训练优化算法Muon经过月之暗面团队的改进，算力需求比AdamW锐减48%，适用于更大规模的模型训练。
改进后的Muon与DeepSeek架构结合，训练出一个16B的MoE模型，展示了在多个任务上的优越性能，并且证明了Muon在大规模训练中的效率优势。
月之暗面团队的成果不仅解决了Muon在大规模训练中的适用性问题，还进一步提升了模型的性能，推动了优化算法的发展。
