(來源:作家方曉莉)
近日,大家關注到有一則新聞,叫《“‘DeepSeek發布最新論文,破解大模型訓練擁堵難’”》。全文如下。
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’”:祝福。
這里,我剖析兩個概念。第一。什么是“mHC”,根據這個新聞上說,“mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections”屬于一種“流形約束超連接”其實簡單說,就是信息思維突破不了原有約束;這是因為之前信息源來源不止的時候,且無法正確分析,出現的一種失誤或者錯誤,在這種前提下,所產生利用“mHC”:姑且怎么說,而增加的微信鏈接微縮級代表,類似于拓撲結構進行第一層,甚至第二層,第三層……甚至很多層的分析,但是最后結果是什么?……其實很簡單。
信息源的無法確定,導致次信息要素的集合呈現。這是一種彌補狀態。因為原本呈現的不是第一要素,或者是通過其他途徑而獲得的信息因素,在這種情況下無法進行更多突破的時候,為了確保正確性,這個時候采取這種“超連接”的過程當中,以所謂“mHC”的形式出現,其實是有弊端的,那就是需要不斷地“mHC”, 知道產生如何一兩個真正的“MHC”后,可能才能夠透視結果:但是無法透視第一原型的話,可能最終桎梏于此。
第二。關于期間提到的“字節”所謂“HC”的概念,這個更合理。因為原本字節還沒有成為儲蓄一個信息源的過程,它很多信息源甚至可以說是分散的,還沒有形成一個完整閉環。很多信息要素,單純網絡上有信息資源或者信息資源庫,但是往往還沒有形成一個真正的閉環,在這種情況下,無法形成真正的信息要領。
在這種情況下,所謂的“HC”顯得鏈接便有點勉強。我只能這么說。
PS:
目前全球在人工智能方面,很多發展得不咋地,嚴格說,還沒有進入真正的思維,但卻可以通過一些技巧性辦法進行訓練的方式,這個時候的“AI”特質顯得更加被動。
距離真正的進程,還很遠。
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