DeepSeek dévoile l'architecture d'hyperconnexions contraint par manifold pour surmonter les défis de l'entraînement du réseau

DeepSeek a publié des recherches révolutionnaires introduisant une nouvelle architecture de réseau appelée Hyperconnexions Construites sur une Variété (mHC), marquant une avancée significative dans la résolution des défis fondamentaux des réseaux de hyperconnexion (HC) existants.

Le problème : Instabilité lors de l’entraînement et limitations de scalabilité

Les réseaux de hyperconnexion traditionnels rencontrent un goulot d’étranglement critique — la dégradation des propriétés de la cartographie d’identité pendant l’entraînement entraîne une instabilité généralisée et limite gravement la capacité du système à évoluer. Ces perturbations s’accumulent à mesure que les modèles deviennent plus grands, créant une dégradation des performances qui limite les applications pratiques dans le développement de modèles fondamentaux.

La solution : Contraintes basées sur la variété

L’architecture innovante mHC aborde ce défi par une approche sophistiquée : elle remappe l’espace de connexion résiduelle de HC sur une géométrie de variété contrainte. En imposant des contraintes de variété sur la topologie de l’hyperconnexion, l’architecture parvient à restaurer et maintenir les caractéristiques de la cartographie d’identité tout au long du processus d’entraînement. Cette innovation structurelle est complétée par une optimisation rigoureuse de l’infrastructure, garantissant à la fois la solidité théorique et l’efficacité computationnelle.

Percée en performance et gains de scalabilité

Les résultats parlent d’eux-mêmes — mHC offre des améliorations de performance substantielles par rapport aux réseaux de hyperconnexion standard tout en démontrant des propriétés de scalabilité supérieures. L’architecture se révèle capable de maintenir la stabilité même lorsque la complexité et l’échelle du modèle augmentent, ouvrant de nouvelles possibilités pour les modèles fondamentaux de prochaine génération.

Contribution académique et implications futures

Cette recherche, menée par les premiers auteurs Zhenda Xie, Yixuan Wei et Huanqi Cao aux côtés de Wenfeng Liang, positionne le mHC comme une extension pratique et adaptable des cadres HC existants. En établissant des principes plus clairs pour la conception architecturale topologique via des contraintes basées sur la variété, ce travail fournit une base solide pour comprendre comment les futurs modèles peuvent atteindre une stabilité et une efficacité accrues. DeepSeek anticipe que ces insights guideront l’évolution des architectures de modèles fondamentaux vers des systèmes plus robustes et évolutifs.