شركة «DeepSeek» الصينية تستهل 2026 وتطلق إطارًا جديدًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة أعلى وتكلفة أقل

فنتيك جيت: وكالات

كشفت شركة «DeepSeek» الصينية، مع بداية عام 2026، عن منهجية تقنية جديدة لإعادة تصميم البنية التحتية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة، في خطوة تستهدف خفض التكاليف وتعزيز قابلية التوسع، مع الحفاظ على مستويات أداء تنافسية في سوق يشهد سباقًا متسارعًا.

وأوضحت الشركة، في ورقة بحثية حديثة، أن المنهجية الجديدة التي تحمل اسم Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) تركز على رفع كفاءة التدريب واسع النطاق وتقليل العبء الحوسبي، دون الاعتماد على موارد إضافية كبيرة، وذلك في مواجهة منافسين عالميين يمتلكون قدرات حوسبة وتمويل ضخمة.

وبحسب نتائج الاختبارات، جرى تطبيق المنهجية على نماذج تضم 3 مليارات و9 مليارات و27 مليار معامل، حيث أظهرت البنية الجديدة قدرة عالية على التوسع مع استقرار عملية التدريب، دون زيادات ملحوظة في استهلاك الذاكرة أو الموارد الحاسوبية.

وأكد فريق البحث أن mHC تقدم تحسينات عملية مقارنة بالحلول التقليدية المعتمدة على «الترابطات الفائقة»، من خلال إدخال قيود رياضية ذكية تضمن استخدامًا أكثر كفاءة للذاكرة والحوسبة، ما يجعل التكلفة الإضافية شبه معدومة حتى مع توسيع حجم النماذج.

وأشارت «DeepSeek» إلى أن الفكرة تستند إلى تطويرات سابقة في بنى الشبكات العصبية العميقة، لكنها تعالج أحد أبرز التحديات التي واجهت الحلول السابقة، والمتمثل في الارتفاع الكبير لتكاليف الذاكرة، وهو ما حدّ من استخدامها على نطاق واسع في تدريب النماذج الضخمة.

روابط ذات صلة:

برلمانيون أمريكيون يطالبون «البنتاجون» بإدراج «DeepSeek» و «شاومي» ضمن قائمة داعمي الجيش الصيني

شركات الذكاء الاصطناعي الصينية «DeepSeek» و«Unitree» تسجل انطلاقة قوية في تصنيف «فورتشن» لعام 2025