Новая архитектура DeepSeek на основе многообразий решает проблемы обучения глубоких сетей

TokenomicsTinfoilHat · 2026-01-04T18:15:51+00:00

DeepSeek представила Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC), передовую архитектуру нейронных сетей, которая решает проблемы стабильности и масштабируемости в традиционных гиперсвязанных сетях. Это инновационное решение оптимизирует отображение идентичности с помощью ограниченного многообразия, что приводит к значительным улучшениям в стабильности обучения и производительности, потенциально меняя развитие моделей ИИ.

TokenomicsTinfoilHat

2026-01-04 18:15:51

Генерация тезисов в процессе

DeepSeek представила инновационное решение давней проблемы в области проектирования продвинутых нейронных сетей. Исследовательская команда внедрила Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC), усовершенствованную архитектуру, предназначенную для устранения критических проблем стабильности и масштабируемости, которые мешают традиционным гиперсоединительным сетям (HC).

Основная проблема и решение

Традиционные гиперсоединительные сети страдали от фундаментальной недостатка: их свойства отображения идентичности разрушались во время обучения, что приводило к нестабильности и плохой масштабируемости. Прорыв DeepSeek заключается в отображении пространства остаточных связей на ограниченную структуру многообразия. Этот математический подход сохраняет важные свойства отображения идентичности, одновременно обеспечивая вычислительную эффективность за счет оптимизированной инфраструктуры.

Почему это важно

Последствия значительны. Ограничивая связи определенной геометрией многообразия, архитектура достигает нескольких одновременных улучшений: повышенной стабильности обучения, лучшей масштабируемости на более крупных моделях и более устойчивой работы при высоких вычислительных нагрузках. Это не просто постепенные улучшения — это значительный скачок вперед в способах построения и обучения фундаментальных моделей.

Более широкое влияние на развитие ИИ

DeepSeek рассматривает mHC не как замену гиперсоединительных сетей, а как сложную и практическую эволюцию. В статье предполагается, что эта работа освещает более глубокие принципы топологического проектирования архитектур — знания, которые могут изменить подход исследователей к разработке фундаментальных моделей в ближайшие годы.

Исследование было проведено под руководством Чжэнды Сие, Иксуана Вэй и Хуанци Цао, с участием Вэнфэна Лянга. Их вклад указывает на будущее, в котором проектирование сетевых архитектур становится все более основанным на геометрических и топологических принципах.

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» .