🐳 DeepSeek начал новый год с серьёзной статьи.

В первый день года команда представила работу, посвящённую одной из самых болезненных проблем современных нейросетей: нестабильности обучения в сложных архитектурах.

И предложили решение: подход под названием mHC (Manifold-Constrained Hyper-Connections).

Смысл в том, что исследователи взяли мощную, но нестабильную архитектуру Hyper-Connections и ввели ограничения на внутренние связи.

1. Проекция на многообразие (manifold)
Вместо того, чтобы оставлять Hyper-Connections свободными, mHC накладывает на них ограничение, они проектируются на особое многообразие (матрицы с особыми свойствами).
Это восстанавливает identity-mapping, благодаря чему сигнал остаётся устойчивым даже через десятки или сотни слоёв.

2. Стабильность и масштабируемость
Благодаря этому ограничению сеть перестаёт «взрывать» или «затухать» сигнал при глубоком обучении, и её можно эффективно использовать в больших моделях без ухудшения качества и без сложных ухищрений.

3. Инфраструктурные оптимизации
Авторы также добавили инженерные улучшения:
- слияние ядер (kernel fusion)
- уменьшение накладных расходов по памяти
- эффекты смешанной точности
Это делает mHC быстрым и эффективным в реальных задачах даже при масштабных тренировках.

Результат впечатляет:

• обучение становится стабильнее на крупных масштабах
• модели лучше масштабируются
• повышается производительность
• снижается потребление памяти
• mHC обгоняет классические Hyper-Connections

Другими словами, DeepSeek показывает, что путь в будущее - не только большие модели, но и архитектуры, которые устойчивы изнутри.

#AI #DeepSeek #MachineLearning #NeuralNetworks #Research

https://arxiv.org/abs/2512.24880

https://www.youtube.com/watch?v=gT-0Qryi5KA

✔️ Meta лихорадит: Янн ЛеКун резко прошёлся по Александру Вану и намекнул на новые проблему Meta.

Янн ЛеКун публично раскритиковал нового лидера AI-направления Александра Вана, назвав его «неопытным» и подчеркнув, что у него нет понимания, как устроены настоящие исследования и что вообще нужно исследовать

«Он быстро учится, он знает, чего не знает…
Но у него нет опыта в исследованиях - как их вести, как строить процессы и что действительно важно для учёных», - сказал ЛеКун.

По сути - это прямой удар по новой стратегии Meta в AI.

И всё больше разговоров о том, что компанию могут ждать новые увольнения и уходы ключевых специалистов.

Code Red для Meta?
Похоже, внутри компании начинается серьёзный пересмотр курса.

https://www.businessinsider.com/yann-lecun-alexandr-wang-criticism-inexperienced-meta-ai-future-2026-1

*Принадлежит Meta, которая признана экстремистской организацией и запрещена в РФ.

🔥 Год ChatGPT Plus бесплатно: экономим 20 000 рублей

Нашли рабочую лазейку в правилах OpenAI.
Вы получаете полноценный аккаунт без лимитов и с доступом ко всем топовым моделям.
Инструкция (займет 2 минуты):

1️⃣ Переходим на сервис временной почты: https://em.bjedu.tech/en/
2️⃣ Важно: в списке доменов выбираем erzi me.
3️⃣ Регистрируем новый аккаунт ChatGPT на этот адрес.
4️⃣ Получаем код подтверждения в почту - готово!

⚡️ Проверили, пока еще работает

Или всегда можно воспользоваться ботом в тг 😂

@data_analysis_ml

🖥 Nvidia: «горячая вода вместо сложных холодильных систем»

Дженсен Хуанг заявил: стойки нового поколения Rubin можно охлаждать водой с температурой 45 °C.

Без дорогих и сложных систем, которые обычно понижают температуру воды.

И рынок сразу отреагировал.

Инвесторы решили, что будущим дата-центрам для ИИ
нужно будет меньше крупных холодильных установок.

Что случилось с акциями:

- Johnson Controls - падение примерно на 11%
- Modine - до минус 21%
- Carrier и Trane - тоже просели

Когда стойки можно охлаждать тёплой водой,
операторы чаще используют простые «сухие» охладители
и другие решения, где не требуется сложное понижение температуры.

Меньше энергии уходит на охлаждение -больше остаётся на вычисления.