（来源：上观新闻）
Muon📲是前几年K🦞eller 🆎Jor💀🎥dan那🎿🕖批人（他现在🗜在OpenAI）🦒在小模型😪上验证过的优🚙化器，基⛳于矩阵正交化🔏🛌。第二步👨🚒是"定制⚖📫练习环🥺境"🎦🇴🇲。“从拓展💡人工智能🐳书新版好还是旧版好模型性💝✅能极限🥾🇨🇩的角度来看，这🧝♂️☀对我们来说很有🇦🇱意思，🇬🇼🧟♂️”他说👅🇨🇭道🏎🇳🇮。这条连线会标注"⛽锚图中的这个区域💤🤨比目标图🇱🇺🇭🇺中的对应区域好🍺🇧🇭"、"两者📽差不多"还是"😞目标图更好"♿🔥，而且还👩🎤❌会区分"稍🚇好"和"明显更好🔀"这两种程度❓。
第二，设计h🚮⚓ybrid⏯ attenti☠🏎on架构，CSA💙👱♀️和HC🇳🇨A交替叠加，解🐊🤸♀️决长文效率🕠🇹🇬问题⏫。主要评估指🌟🤐标是"任意⏭奖牌获取率"（💿🇸🇮Any Me🦍🧲dal%），即在👩🌾🇭🇷全部测试任🤖务中，🧜♂️有多少比例能🆑🥮至少获👮得一枚奖牌🕘😕。第二个基准是M🐬LE-Ben🦟😏ch Lite，🖌🐕这个基准更🔥🤹♀️接近Kaggle🌰竞赛的形式——A👨⚕️I需要在现有☃😵数据集上持续⛅优化机器学习方案🚵，争取在🚡🛷模拟的竞赛⏹排行榜上🍁获得铜牌、银牌🥔👨👩👧👧或金牌🏴🕳。
