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Muon outperforms every optimizer we tested (AdamW, SOAP, MAGMA). Multi-epoch training matters. And following work by Kotha et al. , scaling to large parameter counts works if you pair it with aggressive regularization -- weight decay up to 16x standard, plus dropout. The baseline sits at ~2.4x data efficiency against modded-nanogpt.
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比亚迪还推出了“闪充中国”战略，计划在全国范围内批量建设闪充站，预计到2026年年底建设落成2万个闪充站，其中包含1.8万座“闪充站中站”和2000座“闪充高速站”。截至目前，比亚迪已建成4239座闪充站。