ورقة بحثية جديدة من DeepSeek: كيف يحل الهيكل الفائق المرتبط بقيود المنحنى مشكلة تدريب الشبكات العميقة

2026-01-01 09:38:12

بحثا جديدا أصدرته DeepSeek مؤخرا جذب انتباه مجتمع التكنولوجيا. اقترحوا بنية جديدة تسمى الاتصال الفائق المقيد بمانيفولد (mHC)، والهدف الأساسي في الواقع واضح - حل نقطتي ألم في تقنية شبكة الاتصال الفائق الحالية: عدم استقرار التدريب وقابلية التوسع المحدودة.

جذر هذه المشكلة هو أن تقنية HC تدمر خصائص رسم الهوية. حل DeepSeek هو تحويل فضاء الاتصال المتبقي ل HC إلى متعدد أبعاد محدد، مما يعيد خصائص تعيين الهوية. قد يبدو الأمر مجرد بعض الشيء، لكن بصراحة، هو لجعل التدريب العميق على الشبكات أكثر استقرارا وقابلية للتوسع من خلال رسم خرائط رياضية أذكى.

تتضمن الورقة أيضا تحسين البنية التحتية لضمان الكفاءة العملية، وتظهر النتائج التجريبية تحسنا كبيرا في الأداء وقابلية توسع متفوقة. وهذا يعني أنه مع هيكل شبكة أعمق، تصبح عملية التدريب أكثر قابلية للتحكم.

تؤمن DeepSeek بأن mHC هو امتداد مرن وعملي لتقنية HC، مما يمكن أن يساعد الصناعة على فهم تصميم البنية الطوبولوجية بشكل أفضل، بل يشير أيضا إلى اتجاه واعد جدا لتطور النماذج الكبيرة. أكمل هذا البحث شيه تشندا، وي ييشوان، تساو هوانتشي، ليانغ وينفنغ وآخرون.

على المدى الطويل، سيكون للاختراقات في مثل هذه البنية التحتية تأثير عميق على استقرار وقابلية التوسع للنماذج الكبيرة.

شاهد النسخة الأصلية

قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.

تسجيلات الإعجاب 23

أعجبني
23
7
إعادة النشر
مشاركة

تعليق

0/400

CantAffordPancake

· 01-03 16:48

مرة أخرى مع DeepSeek، هذه المرة حقًا أظهرت مهاراتك هل تواصل استخدام هذه السحر الأسود في الرياضيات؟ بصراحة، الأمر مجرد جعل الشبكة تتدرب بشكل أفضل وتجنب الانهيارات أنا حقًا لا أفهم قيود المنحنى، لكن البيانات التجريبية جيدة بما يكفي لإنهاء الأمر هل أخيرًا استطاعت الشبكات العميقة أن تتدرب بشكل مستقر؟ إذن، ستُطرد مجموعة من الأشخاص مرة أخرى لكن، إذا تمكنت فعلاً من حل مشكلة القابلية للتوسع، فسيكون تطبيقها أسهل بكثير في المستقبل إذا كانت هذه الورقة البحثية موثوقة حقًا، فهذا يدل على أن الطبقة الأساسية للذكاء الاصطناعي لا تزال مليئة بالمشاكل التي يجب حلها انتظر، كيف أداء هذا الشيء عند التشغيل الفعلي؟ لا تكن مجرد نظرة سطحية على الورق

شاهد النسخة الأصليةرد0

CryptoPunster

· 01-01 16:39

إن استقرار تدريب الشبكات العميقة، بصراحة، هو مجرد عرض تقني آخر من DeepSeek، اسم مثل قيود المنحنى يبدوا مخيفًا جدًا، لكنه في الواقع يستخدم الرياضيات بشكل أكثر احترافية. الهيكل الجديد يبدو رائعًا، لكن فعاليته الحقيقية يجب أن تثبتها السوق، على أي حال أنا أبتسم أولاً احترامًا. هذه المنطق يشبه تداول العملات الرقمية، النظرية مثالية، والواقع ينهار، هاها. هذه الموجة من DeepSeek تعتبر تمهيدًا لتدريب النماذج الكبيرة، استقرار الشبكة العميقة زاد، واحتمالية ظهور نماذج بمستوى وحوش أصبحت أكبر. بصراحة، إذا تم تنفيذ هذا البحث الأساسي بشكل جيد، فإن المستفيدين الحقيقيين هم تلك الشركات الكبرى، ونحن المستثمرين الأفراد لا نملك سوى الأكل من الفتات.

شاهد النسخة الأصليةرد0

DefiOldTrickster

· 01-01 10:08

مرحبًا، قيد التشكيل؟ يتحدث بشكل غامض جدًا، لكنه في الواقع مجرد محاولة لجعل تدريب الشبكة أكثر استقرارًا وأعمق. نحن نمارس التداول عبر السلاسل منذ سنوات، وما نعرفه هو قاعدة واحدة — الحلول البسيطة والصريحة غالبًا ما تكون الأكثر ربحية. فريق DeepSeek أصبحوا يتنافسون أكثر فأكثر.

شاهد النسخة الأصليةرد0

StakoorNeverSleeps

· 01-01 10:08

DeepSeek ابتكر خدعة مرة أخرى، القيد المتعدد يبدو كأنه لص، لكنه في الواقع مجرد فوضى من إصلاح HC، وفي التحليل النهائي، لا يزال مشكلة هندسية إذا كان هذا قادرا حقا على تثبيت التدريب العميق، عليك أن تنظر جيدا إلى البيانات التجريبية، ولا تدع الورقة تبدو جيدة وتنهار فعليا استعادة ميزة تعيين الهوية... دعونا ننتظر ردود الفعل من بيئة الإنتاج قبل فوات الأوان. أوراق ديب تزداد كثافة، وهناك بالفعل اختراق في قابلية التوسع، وهو خبر جيد بالنسبة لتكلفة تدريب النماذج الكبيرة علي أن ألقي نظرة أقرب على الخرائط الرياضية، وأشعر أن ربط النظرية بالممارسة يستغرق وقتا طويلا

شاهد النسخة الأصليةرد0

TokenStorm

· 01-01 10:07

الجانب الفني يبدو جيدًا، لكن هل يمكن حقًا تحويل هذا التحسين العميق للشبكة إلى قيمة token؟ كيف كانت بيانات الاختبار الخلفي، هل هناك مقارنة محددة في القدرة على المعالجة؟ لم تتغير بيانات السلسلة بعد، نحن كمستثمرين أفراد لا زلنا نراقب أولاً، لئلا نكون الضحايا. ومع ذلك، من ناحية أخرى، فإن موجة DeepSeek بالفعل في مركز العاصفة، وربما يضحك من قاموا بالمخاطرة مبكرًا. القيود على المنحنى تبدو متقدمة جدًا، لكن مدى ابتكار هذا الهيكل بعيد جدًا عن التطبيق الحقيقي؟ هل هناك مؤسسات كبيرة تقوم بالفعل بمثل هذه العمليات لتحقيق أرباح من الفروق السعرية؟ بصراحة، الاختراقات التقنية الصافية غالبًا ما تكون مبالغ فيها، أنا أراهن على رد فعل السوق، وليس على الورقة البحثية نفسها. بمجرد أن تتماشى رسوم التعدين، سيكون الوقت قد حان لركوب الخيل والخروج. متى ستصدر أحدث بيانات التوسع؟ هل هناك مقارنة تفصيلية مع الحلول المماثلة؟ هذا هو الأمر الذي يهمني حقًا.

شاهد النسخة الأصليةرد0

SelfMadeRuggee

· 01-01 10:07

آه مرة أخرى مع مجموعة التعلم العميق، قيود المنحنى تبدو مخيفة لكن المهم أن تعمل بشكل صحيح --- أطلقت DeepSeek عملًا جديدًا، يبدو وكأنها تقوم بتصليح الحفرة القديمة لتقنية HC --- كل ما قيل هو جعل التدريب أكثر استقرارًا، مدى سرعة التشغيل الحقيقي لا يزال غير واضح --- لم أفهم تمامًا جزء المطابقة الهوية، أشعر أن من يكتب الأبحاث يجعل الأمور البسيطة معقدة --- هل التوسع ممتاز؟ كم نقطة أسرع من الحلول الحالية، هل هناك معيار أداء benchmark؟ --- نموذج "ثوري" آخر، ننتظر لنرى إذا كان يمكن استخدامه في السيناريوهات الحقيقية --- كلمة قيود المنحنى تبدو مكلفة جدًا، لا أعرف كيف سيكون تكلفة التشغيل --- تحسين الخوارزميات دائمًا هو: "نظريًا جيد جدًا، لكن في الواقع يعتمد على GPU" --- يبدو أنهم بذلوا جهدًا، لكن أشعر أن الورقة مليئة بالمظاهر، أين التفاصيل؟ --- تم حل مشكلة استقرار تدريب الشبكات العميقة، ماذا عن استهلاك الذاكرة، هل هذا الحل عادةً يسبب مشاكل؟

شاهد النسخة الأصليةرد0

GasFeeNightmare

· 01-01 09:57

مرة أخرى DeepSeek، ماذا يفعل هذه المرة؟ القيود على المنحنى؟ بكلام بسيط يعني منع انهيار تدريب الشبكة، على أي حال لم أفهمها ههه الشبكة العميقة أصبحت أكثر استقرارًا، هل هذا مفيد لتحسين تعدين العملات الرقمية؟ التحويل الرياضي، التحويل، التحويل، هل يمكنه مباشرة تحسين كفاءة حساب رسوم الغاز؟ DeepSeek مرة أخرى يطور بنية النموذج، هذا الإيقاع فعلاً لا أستطيع مواكبته أريد فقط أن أعرف هل يمكن تشغيله في النهاية بدون أن يتوقف عن العمل، وكل شيء آخر مجرد كلام فارغ

شاهد النسخة الأصليةرد0