本文创新性地提出将Muon优化器用于DiLoCo框架（称为MuLoCo），并结合错误反馈机制，通过实验证明Muon的更新特性使其对压缩（尤其是低比特量化）表现出惊人的鲁棒性，能够在LLM预训练中实现与标准DiLoCo相当甚至更好的性能，同时将通信数据量锐减8倍，且内存占用相当。
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专栏名称: 爱可可-爱生活
| 知名互联网资讯博主 北邮PRIS模式识别实验室陈老师 |
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