本集科技浪由主持人哈利深入剖析 DeepSeek 最新論文 Manifold Constrained Hyper-Connections (mHC),探討其如何優化 AI 模型。節目從神經網路的發展歷史談起,解釋殘差連接(Residual Connection)的重要性及其表徵崩潰問題。哈利詳細說明字節跳動提出的 Hyper-Connections 如何解決此問題,以及 DeepSeek 的 mHC 如何透過雙隨機矩陣進一步提升訓練穩定性和模型效能。實驗結果顯示,mHC 不僅在訓練過程中更穩定,且模型在多項基準測試中表現更佳,同時訓練成本增加有限,顯示其在經濟和學術上均具備巨大價值,預示著 AI 研究的未來方向。
Sign in to continue reading, translating and more.
Continue