Aurora: A Leverage-Aware Optimizer for Rectangular Matrices
Aurora는 Muon 옵티마이저의 문제점인 MLP 층에서 뉴런이 죽는 현상을 row-norm 균일성과 직교성 제약을 동시에 만족하는 최적화 문제로 재정의하여 해결한 새로운 옵티마이저입니다. Aurora는 11억 파라미터 모델 학습에서 기존 Muon과 NorMuon 대비 데이터 효율성을 100배 향상시키고, nanoGPT 스피드런에서 최신 SoTA를 경신했습니다. 또한 Aurora는 직교성 정밀도를 유지하면서 뉴런 사망을 방지해 대규모 MLP 확장 네트워크에 특히 효과적입니다. 코드가 오픈소스로 공개되어 있어 실무 적용이 용이합니다.
The Restoration of the Standard Model: Assessing the Implications of the 2026 Muon g-2 Resolution for Dark Matter and Cosmological Frameworks The subatomic landscape has long been defined by a persistent and tantalizing tension between the experimental measurements of the muon's anomalous magneti...
Muon Magnetic Moment Matches Model, Making Major Malaise
#Muon g-2 Experiment Pioneers Win #BreakthroughPrize in Fundamental #Physics | CERN
https://home.cern/news/press-release/cern/muon-g-2-experiment-pioneers-win-breakthrough-prize-fundamental-physics
Congratulations! This is one of the most difficult measurements that can be undertaken.
Wayward: Transmission @ F8 1192 Folsom - 16 Apr feat. Muon, OGAN, Friedländer + more
fly51fly (@fly51fly)
최적화기 옵티마이저의 ‘단순성 편향(simplicity bias)’이 실제 학습 성능과 선택의 유용성에 어떤 영향을 미치는지 분석한 연구입니다. Muon 사용의 장단점과 단순성 편향이 모델 학습 및 일반화에 끼치는 영향을 실험적으로 평가해 옵티마이저 설계와 선택에 대한 실무적 시사점을 제공합니다. (NYU 연구진, 2026)
i have added a #muon build to #pkgconf CI. the goal of this is to allow us to begin thinking about deprecating the autotools-based build system.
this won't happen until next year, most likely, but muon is sufficiently complete at this point that i think it solves the bootstrapping problem enough that we can start thinking about getting rid of the autotools stuff, probably in pkgconf 3.1 or so.
sayzard
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