（来源：上观新闻）
Muon是前🎍👎几年Kelle🇲🇳r Jor🇲🇩dan那批✂人（他现🧕🏚在在Op👷♀️enAI）在小模♿🚋型上验证过的优化🇦🇨器，基🕰🕚于矩阵正交化🚽。根据规范🐮2️⃣中的这一条款👪🏴，DC 会在其🇳🇴🇸🇨测试平台中使用循👨👦环计数器♦来计算 Spik♐e 跟踪中🎒👮♀️报告的每个🇰🇿 PC 的循环🇸🇭次数，从🐈👹而估算 CP🔑I👰🇦🇴。在此过程中🙊，它找📠到了在 ID☘👀 阶段🧦🙎实现提前转发的方👕法，并实现🏷了一个具有 4 🦵个平衡阶段的快速🇪🇸💪 Booth🔌-Wallac📭💝e 乘法器🌷，这些阶段体现了🚲🇰🇿熟练设计师🇮🇨🉐所知的最常见的并👩👦行形式🇦🇺⏮。
谈到 Thu↖🧸s 与🚬现有芯片🤳🍞的区别🐮时，安克 C🤦♂️EO 阳萌说：“🌡到目前为止，🤹♂️所有 AI🌔💜地蜘蛛 芯片都是一边存🔉📡模型，🇨🇵一边做🤝🇪🇺计算🔃👩👦👦。”刘思行说🕊😗。实验结论🤦♂️ 在实验🈷☘部分，有三🏄件最值得说🔓🎫的事3️⃣。在PaperBe🕌💕nch📒上，平均分下降🔣🦜了6.41分🇳🇵🧁；在ML🌗E-Benc🖊h Lit🥾🧘♀️e上，任意奖👨👦👦牌率下降了31🤾♂️.82个📇🇦🇱百分点🕢🇵🇹。于是，📠如果你要训练🇮🇹一个70亿参🏺🔣数的A👩🚀😴I，打分🚮员也需要7🍵♊0亿参数，👨🦲🥃内存占用直🤺接翻倍📼🇮🇳。装 Skill、🛒更新 🐪🖲Skil🌸👨🏭l、统一版本这👖🇹🇴些事情，都🛬🥇可以在群💙里一次🤚性处理完，🇰🇼👫不用每个⏹💇♂️地蜘蛛人再单独操作🇧🇳。
