Keller Jordan的一篇博文，介绍了自己写的一种名为Muon的优化器
Keller Jordan介绍其优化器Muon，用于神经网络隐藏层参数优化，在NanoGPT和CIFAR-10应用中显著提高训练速度，并与原文献链接。
Keller Jordan
GPT-5训练背后隐藏大佬：靠一篇博客入职OpenAI
研究员Keller Jordan仅凭一篇关于神经网络隐藏层优化器Muon的博客文章加入OpenAI，并可能用其训练GPT-5。Muon在CIFAR-10和NanoGPT等任务中表现出色，且内存需求低、运行效率高。
仅凭一篇博客，他成功入职OpenAI！核心技术或用于GPT-5训练
机器学习研究者Keller Jordan通过一篇关于Muon优化器的博客成功加入OpenAI，指出传统论文模式在快速迭代的人工智能世界中已落伍，建议采用开放、社区共建和快速响应的方式。
月之暗面开源改进版Muon优化器，算力需求比AdamW锐减48%，DeepSeek也适用
OpenAI团队的优化算法Muon在更大模型和数据集上的应用效果被月之暗面团队验证，改进后的Muon对1.5B参数量Llama架构模型的算力需求仅为AdamW的52%，同时基于DeepSeek架构训练出一个16B的MoE模型并开源。