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Spectrally Targeted Muon 优化器论文
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AI 综述
2026年10月9日，研究者在 arXiv（Machine Learning Theory）发表 Spectrally Targeted Muon 优化器论文。该方法仅对高于或低于阈值 τ 的奇异值做正交化，通过在平移 Gram 矩阵上运行 Newton-Schulz 迭代隔离相关奇异子空间，无需 SVD，并可在 normalized SGD 与 Muon 之间插值。目前报道仅涉及方法提出，未见实验结果或后续验证。
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最新进展10月9日 12:00
研究者提出 Spectrally Targeted Muon 优化器，仅对部分奇异值正交化，无需 SVD。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv · Machine Learning TheorySpectrally Targeted Muon 优化器：只对部分奇异值正交化
研究者提出 Spectrally Targeted Muon 优化器，仅对高于或低于阈值 τ 的奇异值做正交化，通过在平移 Gram 矩阵上运行 Newton-Schulz 迭代隔离相关奇异子空间，无需 SVD，并可在 normalized SGD 与 Muon 之间插值。
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