※ 引述《ryhma (k歌之王)》之铭言： : 哈罗 你各位杂质 : 是我小伟辣 : 中国狗的深度求索(DeepSeek)人工智慧还在R1 : 号称五百万美金训练出来的模型 : 打趴欧美各国人工智慧模型 : 好久更新模型惹 : 怎麽办罗福莉会不会被抓去劳改 : 八卦版中国狗赶快来嘘我 : 蓝白狗赶快来嘘 : 西西 元旦Deepseek发表的论文公布名为「流形约束超连接」（Manifold-Constrained Hyper-Connections）的新框架 这项技术透过优化神经网路架构，在仅增加 6.7% 训练时间的情况下大幅提升训练稳定性，这在大型模型训练中被视为非常低且可接受的代价。 这技术可以把大模型做宽，以前的垃圾卡H20都可以拿来训练新的模型 https://youtu.be/1s3dvNr8JzE Closed AI及Google都不敢挑战的做宽大模型，Deepseek搞定了 近期即将发布的V4模型大概又要屠榜兼价格屠夫了 原理请看下面的新闻内文 该篇论文彻底终结由 AI 教父何恺明团队於 2016 年提出的旧时代霸主：ResNet（深度残差网路）架构 mHC 的核心逻辑，就是替多通道架构加上严格的「流形约束」，犹如为网路讯号聘请了一位精通高深数学的「AI 交通警察」。 DeepSeek 的解方，是巧妙运用「双随机矩阵」（Doubly Stochastic Matrix）规则，搭配 Sinkhorn-Knopp 演算法，为讯号戴上「紧箍咒」。这强制实践了严格的「能量守恒」：保证无论讯号如何混合，流入的总量必须精确等於流出的总量。 这项突破同时达成了 ResNet 时代无法想像的两大目标： 性能爆发：O留多通道互联带来的海量资讯丰富度，实现潜能极大化。 稳定压制：N讯号严格锁定在安全的范围内，完美致敬并超越了 ResNet 当年对「恒等映射」的追求。 稳定性从 3000 狂降至 1.6 成本仅增 6.7% https://news.cnyes.com/news/id/6296197 ----- Sent from JPTT on my Vivo V2227A. -- Gossiping 综合 ◎[八卦] 本板没有特定立场 PTT八卦板自创立以来，一直秉持着公正、中立的立场， 以一个自由且不受限制之资讯交流平台而自居， 从而广受国内外人士好评爱戴。 是故，由众多使用者推举出任之板主， 自然需承袭八卦板的一贯作风：只问对错，不问立场。 --

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