اختراق منصة DeepSeek: الترابطات الفائقة تحصل على ترقية في الاستقرار

DeepSeek دفعت حدود تصميم بنية الشبكة العصبية مع ورقة جديدة تقدم Hyperconnections المقيدة بالمنفعة (mHC)، وفقًا لـ PANews. الابتكار الأساسي يعالج تحديًا مستمرًا لطالما عانى منه شبكات hyperconnection (HC) لسنوات: يصبح التدريب غير مستقر ويصعب التوسع عندما تتعرض خصائص التعيين الهوية للاضطراب.

المشكلة وراء الابتكار

أظهرت شبكات hyperconnection وعدًا، لكنها اصطدمت بالحائط. مع زيادة تعقيد هذه الشبكات، بدأت الاتصالات المتبقية التي تربطها معًا تتصرف بشكل غير متوقع. جعلت هذه المشكلة المتسلسلة التدريب على نطاق واسع أكثر صعوبة، مما حد من التطبيق العملي لـ HC في التطبيقات الواقعية.

كيف تصلح قيود المنفعة المشكلة

الحل mHC مصمم بشكل أنيق: يأخذ مساحة الاتصال المتبقي الكامنة في HC ويقيدها إلى منحدر معين. من خلال ذلك، يعيد DeepSeek خصائص التعيين الهوية التي تحافظ على استقرار الشبكات. لكن هذا ليس كل شيء — أضاف الفريق تحسينات صارمة للبنية التحتية لضمان الكفاءة الحسابية، مما يضمن أن المعمارية تتوسع دون التضحية بالأداء.

التأثير في العالم الحقيقي

النتائج تتحدث عن نفسها. تظهر التجارب مكاسب أداء ملحوظة وتحسينات كبيرة في التوسع. يعتقد DeepSeek أن mHC ليست مجرد تصحيح مؤقت؛ إنها امتداد مرن وعملي لـ HC يفتح آفاقًا جديدة. يرى الفريق أن هذا يمثل خطوة نحو تصميم معماري طوبولوجي أفضل وخريطة طريق أوضح للجيل القادم من النماذج الأساسية.

فريق البحث

الورقة تأتي من جهد تعاوني بقيادة الباحثين Zhenda Xie، Yixuan Wei، و Huanqi Cao، بمساهمة Wenfeng Liang أيضًا في العمل. خبراتهم المشتركة تعكس التزام DeepSeek بتطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على المستوى الأساسي.