Muon优化器在模算术任务上显示出比AdamW更快的「顿悟」现象，引起了广泛关注。先前的研究将其归因于「谱范数约束加上正交化动量」，但未能明确哪个机制真正起作用。本研究通过多随机种子和多学习率的系统扫描，分解并压力测试了各个成分的效果，旨在揭示Muon加速的根本原因。
首先，消融实验清晰地表明，加速效果完全来自正交化，即Newton-Schulz迭代。仅使用正交化即可达到与完整Muon相同的速度，而仅保留谱范数约束则与AdamW无异，甚至表现出不稳定性。这一结论在不同学习率下均成立，从而确认正交化是Muon加速的唯一有效成分。
其次，机制分析揭示了正交化如何带来优势。正交化优化器在达到泛化时，其谱范数约为AdamW的三分之一。在控制嵌入实际移动量的条件下，正交化优化器最终收敛到更低范数的解，而非仅仅减少扰动幅度。这表明正交化引导优化器进入一个更优的泛化区域。
第三，实验还考察了Newton-Schulz迭代次数的影响。将迭代次数从五次减少到一次，可以更快地达到顿悟阈值，但得到的解变得脆弱且容易发生短暂崩溃。这种脆弱性随学习率增加而增大；仅在很小的学习率下，单次迭代才能同时实现快速和稳定。而标准的五次迭代则在各种学习率下都表现出良好的鲁棒性。此外，研究还发现谱缩放可以被移除而不带来可测量的性能损失。
方法论上，本研究强调使用稳定性感知指标的重要性。在只考虑首次到达时间的标准下，「更快」的结论可能具有误导性，因为某些优化器可能只是快速进入但无法稳定保持顿悟状态。因此，作者同时报告了首次穿越时间和持续顿悟时间，以提供更全面的评估。为了支持可重复性，完整的训练和分析代码已在GitHub上开源。