月之暗面联手UCLA推新模型Mixture-of-Expert，提升语言模型训练效率

　　在人工智能领域，Moonshot AI与UCLA联合开发的Moonlight模型，采用Muon优化器，显著提升了大型语言模型的训练效率和稳定性。

　　通过创新的牛顿-舒尔茨迭代法和权重衰减技术，Moonlight在多个任务上超越了传统的AdamW优化器，尤其在语言理解和代码生成方面表现优异。

　　Moonlight模型是由Moonshot AI与UCLA联合开发的Mixture-of-Expert模型，提供30亿和160亿参数配置，训练使用了5.7万亿个标记。

　　Muon优化器通过牛顿-舒尔茨迭代法和权重衰减技术，显著提高了大型模型训练的效率和稳定性。

　　实证结果显示，Moonlight在多个任务上优于传统的AdamW训练模型，表现出更好的语言理解和代码生成能力。