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Jan. 2, 2026, 9:10 a.m.
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Deepseek apresenta hiper-conexões com restrição ao большим volume de conexões para treinamento eficiente de modelos de linguagem de grande escala

Brief news summary

A empresa chinesa de IA Deepseek apresentou um novo método de treinamento chamado Hyper-Conexões Constrangidas por Manifold (mHC), com o objetivo de melhorar a eficiência e reduzir os custos de treinamento de grandes modelos de linguagem. Essa abordagem baseia-se na tecnologia Hyper-Conexões, originalmente desenvolvida pela Bytedance em 2024, que por sua vez é fundamentada na arquitetura ResNet do Microsoft Research Asia. O método mHC da Deepseek oferece processos de treinamento mais estáveis e escaláveis sem aumentar a carga computacional, graças a otimizações específicas a nível de infraestrutura. A empresa conseguiu testar com sucesso o mHC em modelos de linguagem de até 27 bilhões de parâmetros, demonstrando resultados promissores que podem influenciar o desenvolvimento futuro da IA ao tornar o treinamento de grandes modelos mais acessível e eficiente.

A empresa chinesa de inteligência artificial Deepseek introduziu uma nova técnica de treinamento chamada Conexões Hiper-Constrainadas por Manifold (mHC), que visa possibilitar um treinamento mais eficiente e econômico de grandes modelos de linguagem, de acordo com o South China Morning Post. Essa abordagem é uma evolução do conceito original de Conexões Hiper-Constrainadas, desenvolvido pela Bytedance em 2024. Essa tecnologia é baseada na arquitetura clássica ResNet, criada pela Microsoft Research Asia. A Deepseek afirma que o mHC consegue alcançar um treinamento mais estável e escalável sem aumentar os custos computacionais, graças a otimizações específicas no nível de infraestrutura.

Os pesquisadores testaram com sucesso o método em modelos com até 27 bilhões de parâmetros, obtendo resultados positivos.


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