Muon在大规模预训练中与AdamW竞争，但其在强化学习（ RL ）后训练中的价值尚不清楚。我们通过使用Qwen2.5-0.5B-Instruct在ALFWorld上与AdamW进行匹配的单种子比较，研究稀疏奖励药剂RL中的香草Muon。在组内策略优化（ GiGPO ）下，仅将Muon应用于隐藏权重矩阵会增加最终窗口有效性

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [When Does Muon Help Agentic Reinforcement Learning?](https://arxiv.org/abs/2607.16169v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Kai Ruan, Jinghao Lin, Zihe Huang, Ziqi Zhou, Qianshan Wei, Xuan Wang, Hao Sun

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
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Agent是2026年最卷的方向，没有之一。这篇文章的实操经验够硬。
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⏱️ 2026-07-20 14:01