الهيكلية الجديدة لـ DeepSeek المبنية على متعددات الأوجه تتصدى لتحديات تدريب الشبكات العميقة

DeepSeek كشفت عن حل مبتكر لمشكلة طويلة الأمد في تصميم الشبكات العصبية المتقدمة. قدم فريق البحث مفهوم Hyperconnections المقيدة بالمنحنى (mHC)، وهي بنية محسنة تهدف إلى إصلاح مشكلات الاستقرار والقابلية للتوسع الحرجة التي تؤثر على الشبكات التقليدية للهايبركونيكشن (HC).

المشكلة الأساسية والحل

عانت الشبكات التقليدية للهايبركونيكشن من خلل أساسي: حيث كانت خصائص تعيين الهوية الخاصة بها تتعطل أثناء التدريب، مما يؤدي إلى عدم استقرار وضعف القابلية للتوسع. تتضمن خطوة الاختراق التي حققتها DeepSeek خريطة مساحة الاتصال المتبقي على هيكل منحنٍ مقيد. تحافظ هذه المقاربة الرياضية على خصائص تعيين الهوية الأساسية مع الحفاظ على الكفاءة الحسابية من خلال بنية تحتية محسنة.

لماذا هذا مهم

الآثار المترتبة على ذلك كبيرة. من خلال تقييد الاتصالات على هندسة منحنية محددة، تحقق البنية عدة تحسينات في آنٍ واحد: استقرار تدريب محسّن، قابلية توسع أفضل عبر نماذج أكبر، وأداء أكثر متانة تحت الأحمال الحسابية المكثفة. هذه ليست تحسينات تدريجية — بل تمثل قفزة نوعية في كيفية بناء وتدريب النماذج الأساسية.

التأثير الأوسع على تطوير الذكاء الاصطناعي

تُصور DeepSeek mHC ليس كبديل لشبكات الهايبركونيكشن، بل كتطور متقدم وعملي. وتقترح الورقة أن هذا العمل يسلط الضوء على مبادئ أعمق في تصميم الهيكلية الطوبولوجية — معرفة يمكن أن تعيد تشكيل كيفية اقتراب الباحثين من تطوير النماذج الأساسية في السنوات القادمة.

قاد البحث Zhenda Xie، Yixuan Wei، وHuanqi Cao، بمساهمة من Wenfeng Liang. وتشير مساهماتهم إلى مستقبل يصبح فيه تصميم بنية الشبكة أكثر اعتمادًا على المبادئ الهندسية والطوبولوجية.