تصميم معمارية mHC من DeepSeek يتصدى للتحدي الأساسي في تصميم شبكة الاتصال الفائق

في خطوة مهمة نحو تحسين بنية نماذج التعلم العميق، كشفت شركة DeepSeek عن بحث حول Hyperconnections المقيدة بالمنحنى (mHC)، وهو حل مصمم للتغلب على القيود الحرجة في شبكات الهايبركونيكشن الحالية (HC). يسلط البحث الضوء على كيف أن أنظمة HC التقليدية تعاني من عدم استقرار في التدريب وقيود في التوسع، وهي مشكلات نابعة من تدهور خصائص تعيين الهوية أثناء عمليات الشبكة.

الابتكار التقني وراء mHC

يعمل إطار عمل mHC عن طريق إسقاط مساحة الاتصال المتبقي داخل شبكات الهايبركونيكشن على بنية منحنية محددة. هذا النهج الهندسي يعيد بشكل ناجح خصائص تعيين الهوية التي كانت قد تعطلت في تصاميم HC التقليدية. جنبًا إلى جنب مع استراتيجية الإسقاط المنحني، دمجت DeepSeek تحسينات صارمة للبنية التحتية تهدف إلى الحفاظ على الكفاءة الحسابية طوال عملية التدريب.

النتيجة هي ميزة مزدوجة: يُظهر الهيكل أداءً محسّنًا بشكل ملحوظ مع تحقيق قدرات توسع متفوقة في الوقت نفسه — وهما مقياسان غالبًا ما يكونان على حساب بعضهما في تصميم الشبكات العصبية.

الآثار الأوسع على النماذج الأساسية

تعتبر DeepSeek mHC إطار عمل قابل للتوسيع يمكن تكييفه ودمجه بمرونة في نماذج الهايبركونيكشن الحالية. يتوقع الفريق أن يعمق هذا الهيكل فهم المجال لمبادئ التصميم الطوبولوجي في الشبكات العصبية، مما قد يعيد تشكيل كيفية تطور النماذج الأساسية في السنوات القادمة.

يشمل فريق البحث Zhenda Xie، Yixuan Wei، وHuanqi Cao كالمؤلفين الرئيسيين، مع مساهمة Wenfeng Liang في الجهد التعاوني. تمثل هذه العمل خطوة أخرى في مساهمة DeepSeek المستمرة في تطوير تصميمات الهيكل العصبي واستراتيجيات تحسين النموذج.