在 LLM 优化领域，有两个响亮的名字：Adam（及其变体 AdamW）和 Muon。 它们一个是久经沙场的「守门员」，凭借动量和自适应学习率统治了深度学习的半壁江山，却在面对十亿级参数的混合精度训练时，常常因数值不稳定性而显得力不从心；一个是横空出世的「破局者」，试图通过将权重矩阵视为整体来重塑训练几何，却因为一刀切（one-size-fits-all approach）的系数设计和对异常值噪声的极度敏感，在鲁棒性上留下了缺口。 当训练规模不断指数级膨胀，我们是否只能在 Adam 的「稳」与 Muon…