ما الذي تخطط له ديب سيك قبل أسابيع من إطلاق نموذجها الجديد؟

نشرت شركة ديب سيك الصينية ورقة بحثية تقنية جديدة مع مطلع عام 2026، شارك في إعدادها مؤسس الشركة ليانغ وينفنغ، تكشف عن توجه واضح لإعادة النظر في البنية الأساسية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة، في محاولة لخفض التكاليف مع الحفاظ على القدرة التنافسية في سوق يشهد سباقا محموما.

الورقة، التي جرى نشرها على منصة “arXiv” المفتوحة، تطرح منهجية مبتكرة تحت اسم “Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)”، وتندرج ضمن مساعي الشركة لرفع كفاءة تدريب النماذج الأساسية، في ظل منافسة محتدمة مع شركات أمريكية تمتلك موارد حوسبة وتمويل أكبر.

كفاءة أعلى بعبء حوسبي أقل

وبحسب فريق البحث، جرى اختبار المنهجية الجديدة على نماذج تضم 3 مليارات و9 مليارات و27 مليار معامل، وأظهرت النتائج أن البنية المقترحة قادرة على التوسع بسلاسة من دون زيادة ملحوظة في العبء الحوسبي، وفقا لتقرير نشره موقع “scmp”.

وأوضح الباحثون أن mHC تتيح تدريبا مستقرا على نطاق واسع، مع قابلية توسع أفضل مقارنة بالحلول السابقة المعتمدة على ما يُعرف بـ”الترابطات الفائقة” التقليدية، مشيرين إلى أن التحسينات تحققت عبر…