Thinking Machines 研究员 Jeremy Bernstein 在博客中提出了一种新的神经网络优化思路——模块化流形（Modular Manifolds）。该方法通过在权重矩阵上施加几何约束，并结合特定优化策略，来提升模型训练的稳定性和泛化能力。 这一研究为神经网络训练提供了一种新颖的“几何视角”，或许能成为稳定大模型优化的新路径。 传...
Thinking Machines 研究员 Jeremy Bernstein 在博客中提出了一种新的神经网络优化思路——模块化流形（Modular Manifolds）。该方法通过在权重矩阵上施加几何约束，并结合特定优化策略，来提升模型训练的稳定性和泛化能力。 这一研究为神经网络训练提供了一种新颖的“几何视角”，或许能成为稳定大模型优化的新路径。 传...
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