زاد الاردن الاخباري -

استهلت شركة ديب سيك الصينية عام 2026 بنشر ورقة بحثية تقنية جديدة، شارك في تأليفها مؤسس الشركة ليانغ وينفنغ، تشير بوضوح إلى توجه الشركة نحو إعادة التفكير في البنية الأساسية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة، بهدف خفض التكاليف مع الحفاظ على القدرة التنافسية.

الورقة البحثية، التي نُشرت على منصة "arXiv" المفتوحة، تقدم منهجية جديدة تحمل اسم Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)، وتندرج ضمن مساعي الشركة لجعل تدريب النماذج الأساسية أكثر كفاءة، في ظل المنافسة الشرسة مع شركات أميركية تتمتع بإمكانات حوسبة وتمويل أوسع.

كفاءة أعلى بعبء حوسبي أقل

وبحسب فريق البحث، اختبرت "ديب سيك" المنهجية الجديدة على نماذج تضم 3 مليارات و9 مليارات و27 مليار معامل، وخلصت النتائج إلى أن البنية الجديدة تتوسع بسلاسة من دون زيادة تُذكر في العبء الحوسبي، بحسب تقرير نشره موقع "scmp" واطلعت عليه "العربية Business".

وأوضح الباحثون أن mHC تتيح تدريبًا مستقرًا واسع النطاق، مع قابلية توسع أفضل مقارنة بالحلول السابقة المعتمدة على "الترابطات الفائقة" التقليدية، مؤكدين أن التحسينات جاءت بفضل تحسينات ذكية على مستوى البنية التحتية، ما جعل التكلفة الإضافية شبه معدومة.

تطوير على أفكار "بايت دانس"

وتعود جذور الفكرة إلى مفهوم Hyper-Connections الذي طُرح لأول مرة من باحثي "بايت دانس" في سبتمبر 2024، كتحسين على بنية ResNet الشهيرة، التي تشكل حجر الأساس للعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي.....

لقراءة المقال بالكامل، يرجى الضغط على زر "إقرأ على الموقع الرسمي" أدناه

هذا المحتوى مقدم من زاد الأردن الإخباري