训练大型神经网络时，张量过大或过小会引发数值问题。标准化为黄金标准，但权重矩阵标准化不常见。本文提出将权重矩阵约束到子流形，以简化更新理解、消除范数爆炸、简化超参数调优并保证 Lipschitz 鲁棒性。具体提出流形版 Muon 优化器，将权重约束至 Stiefel 流形（单位条件数矩阵），并定义可组合的模块化流形（Modular Manifold），旨在简化大型网络的缩放与训练。本文为研究方向介绍，并展望未来工作。