Прорыв DeepSeek в области Manifold: гиперсвязи получили обновление стабильности

defi_detective · 2026-01-04T18:17:51+00:00

Инновация DeepSeek, Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC), решает проблему нестабильности в гиперсоединительных сетях, ограничивая пространства остаточных соединений, что повышает масштабируемость и производительность для реальных приложений.

defi_detective

2026-01-04 18:17:51

Генерация тезисов в процессе

DeepSeek расширила границы проектирования архитектур нейронных сетей с помощью новой статьи, в которой представлена Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC), сообщает PANews. Основное нововведение решает постоянную проблему, которая преследовала сети гиперсвязей (HC) на протяжении многих лет: обучение становится нестабильным, а масштабирование — сложным, когда свойства идентичностного отображения нарушаются.

Проблема за инновацией

Сети гиперсвязей показывали перспективы, но столкнулись с ограничениями. По мере усложнения этих сетей оставшиеся соединения, которые связывают их компоненты, начали вести себя непредсказуемо. Эта цепная реакция делала масштабное обучение все более проблематичным, ограничивая практическое применение HC в реальных задачах.

Как Manifold Constraints решают проблему

Решение mHC элегантно спроектировано: оно берет пространство остаточных связей, присущее HC, и ограничивает его определенной многообразием. Таким образом, DeepSeek восстанавливает свойства идентичностного отображения, обеспечивающие стабильность сети. Но это еще не все — команда внедрила строгую оптимизацию инфраструктуры для гарантии вычислительной эффективности, обеспечивая масштабируемость архитектуры без потери производительности.

Влияние на реальные приложения

Результаты говорят сами за себя. Эксперименты показывают значительный прирост производительности и заметное улучшение масштабируемости. DeepSeek считает, что mHC — это не просто исправление, а гибкое и практичное расширение HC, открывающее новые возможности. Команда рассматривает это как ступеньку к более продуманному топологическому проектированию архитектур и ясной дорожной карте для следующего поколения базовых моделей.

Исследовательская команда

Статья создана в рамках совместной работы под руководством исследователей Чжендя Се, Исяна Вэй и Хуанци Цао, а также с участием Вэнфэна Лян. Их объединенный опыт отражает стремление DeepSeek к развитию инфраструктуры ИИ на фундаментальном уровне.

Посмотреть Оригинал

На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .