BulkBoost两带谱重加权对标Freon

一项 arXiv 机器学习领域论文提出 BulkBoost 两带谱重加权框架，用于 Muon 优化器的谱重加权：以 split-minibatch 梯度差校准 Marchenko–Pastur 噪声边界，将奇异模分为边界以下的 bulk 与边界以上的 spike，两组共享同一增益重新加权。作者 Meher Chaitanya、Tianyi Zhou、Aristides Gionis 称，该框架含固定秩和噪声校准两个变体，无需细粒度谱塑形即可媲美 Freon。上述为论文主张，实际效果尚待验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。