在人工智能领域，训练大型语言模型（LLMs）已成为推动技术进步的重要方向。然而，随着模型规模和数据集的不断扩大，传统的优化方法 —— 特别是 AdamW—— 逐渐显露出其局限性。研究人员面临着计算成本高、训练不稳定等一系列挑战，包括梯度消失或爆炸、参数矩阵更新不一致及分布式环境下的资源需求高等问题。因此，迫切需要更高效、更稳定的优化技术来应对这些复杂性。

“去年春节我就特别羡慕国内的朋友能和家人团圆、吃年夜饭,没想到今年居然能在纽约吃到正宗家乡菜,特别亲切!”这是来自上海的波士顿大学留学生Nina在社交媒体上发布的动态。2025年春节期间,由华人中餐调味料理领军品牌「佐食春秋・General ...

Dennis ...

钱德勒·帕森斯：我喜欢这个概念，我再次强调，我尊重大家为此付出的努力，但这根本不是解决方案。我不认为这种形式会持续下去。这里毫无强度，毫无防守。UCLA的里科·海因斯夏季训练赛比全明星周末更具竞争力— ...