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SOAP
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新AI研究探索更快的分子训练和改进的多语言LLM推理
一篇新的预印本介绍了一种名为SOAP的矩阵结构优化器，与Adam相比，它在原子级别AI模型的训练速度更快、准确性更高，尤其是在标记数据有限的情况下。另外，一项涉及22种语言的研究表明，提示大型语言模型（LLM）用英语推理，同时用其他语言回答，可以显著缩小它们在各种语言中的不确定性差距。
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新的优化器在MLIP训练中表现优于Adam，速度更快 · 跟踪3个来源
一篇新的研究论文探讨了优化器对机器学习原子间势能（MLIPs）训练的影响，MLIPs是科学模拟中的一项关键AI应用。研究发现，像SOAP和Muon这样的矩阵结构优化器在收敛速度和最终准确性方面，可以显著优于常用的Adam优化器。当使用部分力监督时，这些改进尤为显著，这表明优化器的选择是开发有效的MLIPs的一个关键但常被忽视的因素。