研究者提出链式LMO框架与TensorChain优化器
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研究者提出链式LMO框架与TensorChain优化器
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AI 综述
Sungyoon Kim等研究者提出链式线性最小化预言机（chained LMOs）框架，把 Muon 等由多个矩阵归一化组合而成的优化器统一表示为 LMO 的组合形式。 该框架同时指出，许多链式方法超出标准 LMO 框架，在光滑凸目标上可能发散。 基于该框架，研究者提出 TensorChain 优化器，并称其在 Qwen3 预训练中比 Muon 节省 9.6% token。
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最新进展10月9日 12:00
用链式 LMO 优化大语言模型：TensorChain 在 Qwen3 预训练中比 Muon 省 9.6% token报道时间线
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10月9日
- arXiv cs.LG用链式 LMO 优化大语言模型：TensorChain 在 Qwen3 预训练中比 Muon 省 9.6% token
研究者提出链式线性最小化预言机（chained LMOs）框架，将 Muon 等由多个矩阵归一化组合而成的优化器统一为 LMO 的组合形式，并指出许多链式方法超出标准 LMO 框架、在光滑凸目标上可能发散。
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