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SAC-Opt
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新的IR2Solve流水线简化了基于LLM的优化自动公式化
研究人员开发了IR2Solve，这是一个将自然语言优化问题转化为求解器就绪公式的新流水线。该方法使用由单一语义LLM调用生成的结构化中间表示（ModelIR），然后进行确定性验证和编译阶段。IR2Solve旨在减少与直接LLM代码生成相关的错误和推理成本，在基准测试中展示了强大的目标正确性，并且与其他的优化建模系统相比，令牌量显著降低。
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新的OptMuon方法通过自适应动量增强随机优化
研究人员推出了一种新颖的自适应动量正交化方法OptMuon，用于随机非凸优化，该方法通过观察到的轨迹校准更新幅度。该方法将Muon风格的方向与依赖于轨迹的系数计划相结合，避免了对平滑度常数或方差水平的依赖。OptMuon为噪声自适应性和零噪声最优性提供了理论保证，在无需手动调整超参数的情况下，可降低到接近最优的确定性速率。