Adam的稳+Muon的快？华为诺亚开源ROOT破解大模型训练「既要又要」的两难困境

华为诺亚方舟实验室推出新型优化器 ROOT，通过自适应 Newton-Schulz 迭代（AdaNewton）和软阈值去噪机制，在保持 O(N) 复杂度的同时提升了大模型训练的稳定性与收敛速度。实验显示，ROOT 在 1B 模型上训练损失降至 2.5407，优于 Muon；下游任务平均得分 60.12，超越 AdamW 与 Muon；在 CIFAR-10 上准确率达 88.44%，彰显其跨领域鲁棒性与应用潜力。
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