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论文称最佳优化器取决于批大小
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AI 综述
2026年10月8日，一项提交至arXiv（cs.LG）的研究挑战了“最优优化器不随批大小改变”的假设。论文指出，不存在能在所有训练设置下稳定生效的Muon缩放规则；即使经过充分超参数调优，语言模型预训练的最佳优化器仍会随批大小变化。该结论源于对自适应优化器仅在单一batch size下评测做法的反思，提示评测与缩放规则需考虑批大小的影响。
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最新进展10月8日 12:00
arXiv新论文称最佳优化器随批大小变化，Muon无通用缩放规则。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv · Machine Learning Theory最佳优化器取决于批大小
一项研究挑战了“最优优化器不随批大小改变”的假设，指出不存在能在所有训练设置下稳定生效的 Muon 缩放规则，且语言模型预训练的最佳优化器即使经过充分超参数调优仍会随批大小变化。该结论来自对自适应优化器仅在单一 batch size 下评测做法的反思。论文已提交至 arXiv（cs.LG）。
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