MuonRec框架将Muon优化器引入生成式推荐系统
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MuonRec框架将Muon优化器引入生成式推荐系统
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Rong Shan等人提出首个将Muon优化器应用于推荐系统训练的开源框架MuonRec，通过Newton-Schulz迭代实现正交化动量更新。该框架在序列与生成式推荐模型中完成验证，平均减少32.4%收敛训练步数，NDCG@10平均提升12.6%。实验结果优于Adam/AdamW基线，显示Muon成为推荐系统训练新标准的潜力。
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最新进展11月4日 13:00
MuonRec 框架将 Muon 优化器引入可扩展生成式推荐报道时间线
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11月4日
- arXiv · AIMuonRec 框架将 Muon 优化器引入可扩展生成式推荐
MuonRec 是首个将 Muon 优化器引入推荐系统训练的开源框架，通过 Newton-Schulz 迭代实现正交化动量更新。 该框架在序列与生成式推荐模型中验证，将收敛训练步数平均减少 32.4%，NDCG@10 平均提升 12.6%。 实验结果超越 Adam/AdamW 基线，确立了 Muon 作为推荐系统训练新标准的潜力。
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