Архитектура mHC DeepSeek решает основную проблему в проектировании гиперсвязанных сетей

Rekt_Recovery · 2026-01-04T18:36:33+00:00

DeepSeek представляет Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC), решая проблемы нестабильности обучения и масштабируемости в гиперсоединительных сетях. Эта структура повышает производительность и масштабируемость за счет восстановления идентичного отображения через проекцию на многообразие, что обещает преобразовать базовые модели нейронных сетей.

Rekt_Recovery

2026-01-04 18:36:33

Генерация тезисов в процессе

В значительном шаге к улучшению архитектуры моделей глубокого обучения DeepSeek представила исследование по Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC), решению, разработанному для преодоления критических ограничений существующих гиперсоединительных сетей (HC). Исследование подчеркивает, как традиционные системы HC сталкиваются с нестабильностью обучения и ограниченной масштабируемостью, проблемами, коренящимися в деградации свойств идентичностного отображения во время работы сети.

Техническое нововведение за mHC

Рамочная структура mHC работает за счет проецирования пространства остаточных связей внутри гиперсоединительных сетей на определенную структуру многообразия. Этот геометрический подход успешно восстанавливает характеристики отображения идентичности, которые были нарушены в традиционных конструкциях HC. Наряду с этой стратегией отображения многообразия, DeepSeek внедрила строгие оптимизации инфраструктуры, направленные на поддержание вычислительной эффективности на протяжении всего процесса обучения.

Результатом является двойное преимущество: архитектура демонстрирует значительно улучшенные показатели производительности и одновременно достигает превосходных возможностей масштабируемости — два показателя, которые обычно находятся в противоречии при проектировании нейронных сетей.

Более широкие последствия для базовых моделей

DeepSeek позиционирует mHC как расширяемую рамочную структуру, которую можно гибко адаптировать и интегрировать в существующие парадигмы гиперсоединений. Команда ожидает, что эта архитектура углубит понимание топологических принципов проектирования в нейронных сетях и потенциально изменит развитие базовых моделей в ближайшие годы.

В исследовательской группе участвуют Чжэнда Сие, Исян Вэй и Хуанци Цао в качестве основных авторов, а Вэнфэн Лянг внес вклад в совместную работу. Эта работа представляет собой еще один шаг в продолжающемся вкладе DeepSeek в развитие дизайна нейронных архитектур и стратегий оптимизации моделей.

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» .