A arquitetura mHC da DeepSeek enfrenta o desafio central no design de redes de hiperconexão

Num movimento significativo para melhorar a arquitetura de modelos de aprendizagem profunda, a DeepSeek revelou uma pesquisa sobre Hyperconexões Constrangidas por Manifold (mHC), uma solução projetada para superar limitações críticas nas redes de hiperconexão existentes (HC). A pesquisa destaca como os sistemas tradicionais de HC enfrentam dificuldades com instabilidade no treino e escalabilidade restrita, problemas enraizados na degradação das propriedades de mapeamento de identidade durante as operações da rede.

A Inovação Técnica por Trás do mHC

A estrutura mHC funciona projetando o espaço de conexão residual dentro das redes de hiperconexão em uma estrutura de manifold específica. Essa abordagem geométrica consegue restaurar as características de mapeamento de identidade que haviam sido perturbadas nos designs convencionais de HC. Juntamente com essa estratégia de mapeamento de manifold, a DeepSeek incorporou otimizações rigorosas de infraestrutura voltadas para manter a eficiência computacional ao longo do processo de treino.

O resultado é uma vantagem dupla: a arquitetura demonstra métricas de desempenho significativamente aprimoradas enquanto alcança capacidades de escalabilidade superiores — duas métricas que normalmente apresentam trade-offs no design de redes neurais.

Implicações Mais Amplas para Modelos Fundamentais

A DeepSeek posiciona o mHC como uma estrutura extensível que pode ser adaptada e integrada de forma flexível nos paradigmas de hiperconexão existentes. A equipe prevê que a arquitetura aprofundará a compreensão do campo sobre princípios de design topológico em redes neurais, potencialmente reformulando a evolução dos modelos fundamentais nos próximos anos.

A equipe de pesquisa inclui Zhenda Xie, Yixuan Wei e Huanqi Cao como autores principais, com Wenfeng Liang contribuindo para o esforço colaborativo. Este trabalho representa mais um avanço na contribuição contínua da DeepSeek para o desenvolvimento do design de arquiteturas neurais e estratégias de otimização de modelos.