一篇未经同行评审的博客文章，介绍了一款名为Muon的神经网络优化器，因其卓越的实测效果，助作者凯勒·乔丹获得OpenAI的Offer，并引发了AI研究领域对传统学术发表模式的深刻反思。文章深入分析了Muon的技术原理、其在效率上超越AdamW的表现，以及由月之暗面团队对Muon的进一步验证和开源，指出AI研究正从“论文至上”转向“实效为先”的范式转变。

凭借一篇关于新型深度学习优化器Muon的博客文章，而非传统学术论文，成功加入OpenAI，其技术或已用于GPT-5训练。这一事件不仅展示了Muon在提升AI模型训练效率方面的巨大潜力，更深层地揭示了AI研究领域正在经历的范式转变：即从传统的学术出版模式转向开放、社区驱动和以实际影响力为核心的创新与人才评估体系。