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新的Deepsek技术平衡了大型AI模型中的信号流和学习能力
2026年01月12日 由 alex 发表
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DeepSeek的研究人员开发了一种技术，使大型语言模型的训练更加稳定。该方法利用数学约束解决扩展网络架构中一个众所周知的问题。
神经网络大约十年来一直利用残余连接来通过深度架构传递信息。可以把这些连接看作捷径：来自早期层的信息直接传达到后面层，这使得训练更加稳定。新方法如“超连接”（HC）在这一原则基础上扩展了信息流，引入了更复杂的连接模式。
研究人员指出，问题在于：虽然这些扩展提升了性能，但却使大型模型中的训练变得不稳定。DeepSeek 团队现已推出了“多流受限超连接”（mHC），该解决方案旨在兼顾这两项优势。
文章来源：https://the-decoder.com/new-deepseek-technique-balances-signal-flow-and-learning-capacity-in-large-ai-models/
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