Der Reddit-Nutzer /u/assemsabryy hat sein erstes KI-Forschungspaper auf der Preprint-Plattform SSRN veröffentlicht. Das Paper beschreibt STAM (Stable Training with Adaptive Momentum), einen neu entwickelten Optimizer für tiefe neuronale Netze. Im Mittelpunkt stehen drei Ziele: stabileres Training, geringerer Ressourcenverbrauch und die Behebung von Schwächen etablierter Optimizer wie Adam, AdamW und Muon. Das Paper enthält nach eigener Aussage des Autors direkte Vergleiche mit diesen Methoden sowie Trainingsergebnisse. Auf SSRN hat das Paper bereits ein Ranking von rund 646.000 erreicht – eine Metrik, die dort die relative Sichtbarkeit anzeigt. Der Autor sucht ausdrücklich nach technischem Feedback von KI-Ingenieuren und Forschern. STAM befindet sich noch in der frühen Phase; eine externe Peer-Review hat noch nicht stattgefunden. Der Autor kündigt an, den Optimizer weiter zu entwickeln und zu verbessern.