DeepSeek mHC: Mühendislik Atılımı, Yapay Zeka Endüstrisini Yeniden Şekillendiriyor

DeepSeek mHC nedir?

DeepSeek mHC, Çok Boyutlu Sınırlandırılmış Hiperyapılar anlamına gelir. Bu, büyük yapay zeka modellerinin katmanlar arasındaki veri akışını nasıl yönettiğine akıllı bir yükseltme sağlar. Düzenli artık bağlantılar işleri basit ve kararlı tutar. Hiperyapılar (HC), bilgiyi birden çok akışa bölerek bunu daha gelişmiş hale getirir. Bu gücü artırır, ancak kurallar olmadan sinyaller patlayabilir—bazı testlerde 3000 kat daha güçlü hale gelebilir. Bu durum, eğitimde ciddi çöküşlere neden olur.

mHC bunu düzeltir. Bu bağlantıları sınırlamak için matematik kuralları ekler. Sinkhorn-Knopp algoritmasını kullanarak matrisleri Birkhoff Polytop'una yansıtır. Bu, bağlantı matrislerinin "çift stokastik" olmasını sağlar.

Sonuç? Sinyaller kontrollü kalır, vahşi dalgalanmalar yerine 1.6x kazanç korunur. 27B parametre ve üstü kadar büyük modellerde bile eğitim sorunsuz ilerler. Kaos olmadan 4 kat daha geniş bilgi akışı elde edersiniz. Ayrıca, yalnızca %6-7 ekstra hesaplama ile akıl yürütme ve dil puanlarında büyük sıçramalar görürsünüz. Bu, sistem çökme riski olmadan büyük modellerin daha hızlı ve güvenilir şekilde öğrenmesi için bir temel sağlar.

DeepSeek R2 vs. V4: Sırada ne var?

Yapay zeka dünyası Silikon Vadisi'ni izlerken, DeepSeek sessizce bir sonraki hamlesine hazırlanıyor. Başarılı R1 ve V3 serilerinden sonra ne geleceği hakkında çok fazla söylenti var. Son araştırma makalelerine ve endüstri sızıntılarına dayanarak, DeepSeek'in bir sonraki neslinden muhtemelen ne bekleyebileceğimizi burada görebilirsiniz.

DeepSeek R2: Akıl yürütme merkezi (Spekülatif)

DeepSeek R2'nin bir sonraki amiral gemisi \"akıl yürütme\" modeli olacağı yönünde yaygın söylentiler var. Olası bir lansman hakkında spekülasyonlar var. Lansman Şubat 2026 civarında olabilir.

• Hedef: OpenAI'nin "o" serisi gibi modellerle rekabet etmek.
• Teknik özellikler: Söylentiler, devasa 1,2 trilyon parametre ölçeğini işaret ediyor.
• Odak noktası: Kodlama, matematik ve karmaşık çok dilli akıl yürütmeye güçlü bir vurgu bekleyin. Yeni mHC mimarisi kullanılarak, DeepSeek bu devasa modeli önceki modellerden daha kararlı ve çalıştırması daha ucuz hale getirmeyi hedefliyor.

DeepSeek V4: \"Açık GPT-5\" adayı (Spekülatif)

Eğer R2 \"düşünen\" modelse, V4 \"her şey\" modelidir. DeepSeek V4'ün, dünyanın en gelişmiş kapalı kaynak modelleriyle rekabet etmek için tasarlanmış genel amaçlı bir güç merkezi olması bekleniyor.

• Hibrit MoE mimarisi: V4'ün Uzman Karışımı (MoE) tasarımını daha da ileriye taşıması muhtemeldir. Küçük bir kısmının aynı anda aktif olduğu yüzlerce "uzman" yoluyla bir model hayal edin
• Öncelik verimlilik: Bu "seyrek aktivasyon" yöntemi, sınır seviyesinde zeka sunmasını ve donanım maliyetinin bir kısmına mal olmasını sağlar Bu, onu yerel barındırma ve özel bulutlar için en erişilebilir model yapar

Donanım bağımsızlığı: Nvidia tekelliğini sona erdirmek

DeepSeek'in stratejisindeki en ilginç değişimlerden biri, donanım egemenliğine doğru attığı adımdır

• Huawei için optimize edildi: Raporlar, DeepSeek'in en son modellerini Çin donanımında çalıştırmak için optimize ettiğini gösteriyor Bu, Huawei 910C gibi Huawei'nin Ascend işlemcilerini içeriyor Ayrıca en yüksek performansı sağlamak için CANN yazılım çerçevesini kullanıyorlar
• "CUDA'sız" Gelecek: DeepSeek, küresel çip sıkıntısı veya ticaret engelleri nedeniyle bir sonraki yapay zeka devriminin sekteye uğramamasını sağlıyor Bu başarıyı, Nvidia'nın CUDA'sına bağlı olmayan modeller geliştirerek elde ediyorlar.

DeepSeek mHC, yapay zeka mantığının muazzam yüksekliklere ulaşmasını sağlıyor—ancak güçlü fikirler güçlü ifadeleri hak ediyor. R2 veya V4 gibi modeller daha yetenekli hale geldikçe, karmaşık düşünceleri basit ve etkileyici görsel formlarla ifade edebilme yeteneği kritik hale geliyor. İşte Pippit devreye giriyor, DeepSeek'ten ilham alan fikirlerinizi yüksek etkili bir netlikle hayata geçirmenizi sağlıyor.

Logikten görsellere: DeepSeek fikirlerini Pippit ile hayata geçirmek

DeepSeek, senaryolar, planlar ve metin tabanlı materyaller üreten sağlam bir LLM'dir. Fikirler hazır olduğunda, Pippit'e aktarılabilir. Bu, metin fikirlerini etkileyici görsellere dönüştürmeye yardımcı olan bir yapay zeka yazılımıdır. Pippit, video, grafik ve görseller oluşturmayı kolaylaştırır. Kapsamında avatarlar, metin-okuma, AI video üreticisi, AI görsel üreticisi, zamanlama ve akıllı analizleri içeren bir dizi işlev sunar. Pippit, konseptten cilalı medyaya geçiş sürecini basitleştirir. Bu, DeepSeek'in mantıksal çıktılarının paylaşılabilir, çok modlu içeriğe dönüştürülmesi için kesintisiz bir hattır.

DeepSeek fikirlerini Pippit AI video yapıcı ile çarpıcı videolara dönüştürün

Pippit'in metinden videoya AI ile DeepSeek fikirlerini çarpıcı videolara dönüştürmek kolaydır. Konseptlerinizi hayata geçirmek için bu adımları izleyin:

ADIM 1
1. Video Erişim Oluşturucu

Öncelikle Pippit'e kaydolarak video oluşturma yolculuğunuza başlayın. Ana gösterge panelinden, başlangıç noktanızı seçmek için "Video oluşturucu" seçeneğine gidin. Başlamak için bir editör olmanız gerekmez—sadece basit bir video isteği yazın, bir görsel yükleyin, bir bağlantı yapıştırın veya DeepSeek araştırma belgesi ekleyin.

ADIM 2
1. Bırakın AI videoyu oluştursun

En iyi sonuçlar için "Ajans modu"nu seçin. Bu mod, sizin için işleri kolaylaştıran güçlü Nano Banana Pro motorunu kullanır. Yaratıcı vizyonunuzla ilgili ayrıntılı bir talimat girin. Stil rehberi olması için bir referans video da yükleyebilirsiniz. Video uzunluğunu seçin, dilinizi ayarlayın ve "Oluştur"a basın. AI, DeepSeek'den ilham alınarak oluşturulan talimatlarınızı saniyeler içinde profesyonel bir videoya dönüştürecektir.

Örnek istemler:

1
1. Paris için 45 saniyelik bir seyahat vlog tanıtımı hazırlayın. İkonik simge yapıları, hareketli müzik ve sıcak bir kadın anlatıcı ile 'Işıklar Şehri'ni keşfedin.' demesini gösterin.
2
2. Kablosuz kulaklıklar için bir ürün tanıtım videosu oluşturun. Yakın çekim animasyonlar, akıcı geçişler ve enerjik bir arka plan müziğiyle özellikleri vurgulayın.
3
3. Sıcak bir kahve tarifi videosu hazırlayın. Süt dökme, şurup ekleme ve köpük hazırlama gibi çekim tarzı sahneleri çekin. Yumuşak caz müziği arka planda, malzemelere yakın çekimlerle adımları anlatan sakin bir kadın anlatıcı.

ADIM 3
1. Gözden geçir ve dışa aktar

Video oluşturulduğunda, tüm öğelerin hizalandığından ve profesyonel göründüğünden emin olmak için videoyu önizleyin. Daha gelişmiş kontrol için, tam çoklu parça düzenleyiciye erişmek için "Daha fazla düzenle" seçeneğini belirleyin.

Burada efektler, geçişler, arka plan müziği ve hassas zamanlama ayarları ekleyebilirsiniz. Ses gürültüsünü azaltın, video hızını artırın ve daha fazlasını yapın.

Mükemmel göründüğünde, yüksek çözünürlüklü dosyayı indirmek için "Dışa Aktar" düğmesine basın. Ayrıca TikTok, Instagram veya Facebook'a doğrudan yayınlamak için "Yayınla" düğmesine tıklayabilir ya da ideal bir zaman için zamanlayabilirsiniz.

Fikirlerinizi Pippit ile ilgi çekici görsellere dönüştürme adımları

Fikirlerinizi çarpıcı görsellere dönüştürmek mi istiyorsunuz? Pippit'in metinden görsele yapay zekası sayesinde, yönergelerinizi veya referanslarınızı kolaylıkla dikkat çekici tasarımlara dönüştürebilirsiniz!

ADIM 1
1. Yapay zeka tasarım aracına erişin

Pippit web sitesine gidin ve \"Google\", \"Facebook\", \"TikTok\" veya e-posta adresinizi kullanarak ücretsiz kaydolun. Giriş yaptıktan sonra, ana sayfaya yönlendirileceksiniz. Buradan, \"Oluşturma\" altında bulunan \"Görüntü stüdyosu\"nu seçebilirsiniz. Görseller oluşturmaya başlamak için \"Yapay zeka tasarımı\"na tıklayın. Bu yapay zeka fotoğraf oluşturucu, Nano Banana Pro ve Seedream 4.5 modelleri tarafından desteklenmektedir.

ADIM 2
1. İstemi girin veya referans yükleyin

\"AI design\" arayüzünde, oluşturacağınız resmi tanımlayan metin mesajınızı girin. Sonuçta oluşacak resimde yer almasını istediğiniz herhangi bir metin mesajını belirtmek için tırnak işaretleri kullanılmalıdır. Örneğin, resimde \"%50 İndirim\" mesajının yer almasını istiyorsanız, mesaj tırnak işaretleri içinde girilmelidir.

İstem örnekleri:

1
1. Parlak bir taç takan haşmetli bir aslan, kayalık bir taht üzerinde oturuyor, epik fantastik sanat, ışık efektleri, mavi ve altın tonları.
2
2. Akışkan altın ve safir mavisiyle soyut sanat, göksel ve huzurlu bir ortam, dijital sanat.
3
3. Cyberpunk şehir manzarası gece görüntüsü, neon ışıkları, yağmurlu, sinematik.

AI'nın resim tarzınızı anlamasına yardımcı olmak için \"+\" seçeneğiyle bir referans görseli, taslak veya konsept de yükleyebilirsiniz. Sonra, tasarım gereksiniminize göre \"Oran\" seçiminizi yapın ve \"Oluştur\" düğmesine tıklayın. AI, girdiğinize göre birkaç resim varyasyonu oluşturacaktır.

ADIM 3
1. Oluştur, iyileştir ve indir.

AI resimleri oluşturmayı tamamladıktan sonra, bunlar arasında gezinin. Vizyonunuza en uygun olanı seçin ve mükemmel olana kadar düzenlemek için yerleşik araçları kullanın. Daha fazla keskinlik için Büyüt, genişletmek için Outpaint, parçaları ayarlamak için Inpaint veya istenmeyen parçaları kaldırmak için Sil. Tasarımınız hazır olduğunda, \"İndir\" menüsüne gidin. Tercih ettiğiniz formatı, örneğin JPG veya PNG, seçin ve filigran eklemek isteyip istemediğinize karar verin. Son olarak, tamamlanmış görselinizi doğrudan cihazınıza kaydetmek için \"İndir\" düğmesine tıklayın.

Daha fazla Pippit ana özelliği: Verimlilik yaratıcılıkla buluşuyor

• Ajan modu (AI üretim asistanı)

Bu sizin kişisel yönetmeninizdir. Storyboard hazırlamak için saatler harcamanıza gerek yok. Tek bir komutla bu video ajanı, tam bir senaryo oluşturur, en iyi görsel şablonları seçer ve geçişler ekler. Arka plan müziğini dahi katmanlara ekleyerek dakikalar içinde \"yayına hazır\" viral bir klip sunar.

• AI avatarları ve sesler

Doğal görünen ve hareket eden gerçekçi avatarlar kullanın. Bunları çeşitli dillerde ve stillerde konuşan gerçekçi seslerle birleştirin. Çekim zahmeti olmadan insani bir his veren tanıtım videoları, reklamlar ve sosyal medya paylaşımları için mükemmel.

• Gelişmiş düzenleme araçları

Videolarınızı çeşitli gelişmiş düzenleme araçları kullanarak yenileyin. Görseller ve ses üzerinde düzenlemeler yapın, arka planları ve geçişleri verimli bir şekilde kaldırın. Bu araçlar, proje üzerinde tam kontrol sahibi olmanızı sağlar.

• Akıllı yayınlama ve analiz

İçeriğinizi tüm kanallara zahmetsizce akıllı planlama ile yayınlayın. Performansını detaylı analizler ve etkileşim içgörüleriyle analiz edin. Ulaşımınızı ve etkinizi optimize etmeye yönelik bilinçli kararlar almak için bu içgörüleri kullanın.

DeepSeek mHC'nin zorlukları ve sınırlamaları

DeepSeek mHC, bazı zorluklarla birlikte bir dizi gelişmiş özellik sunar. Bu zorluklar verimliliği etkileyebilir. Bu sınırlamaları bilmek, gerçekçi bir uygulama planlamasında faydalı olabilir.

• Hesaplama yükü

DeepSeek mHC yoğun hesaplamalar gerektirir, bu da çok fazla kaynak tüketmesi nedeniyle hesaplama hızlarını yavaşlatabilir. Sistemin belleği, yüksek tüketim nedeniyle darboğaza dönüşebilir ve hesaplama hızlarını yavaşlatabilir.

• Uygulamada artan karmaşıklık

DeepSeek mHC'nin bir akışa dahil edilmesi karmaşık bir süreç olabilir. En iyi sonuçları elde etmek için algoritmaların dikkatlice ayarlanması gerekir. Hatasız bir şekilde yönetmek için uzmanlığa ihtiyaç duyulabilir.

• Sınırlı test kapsamı

DeepSeek mHC testleri de belirli veri veya koşullarla sınırlı kalmış olabilir. Bu durum, genel uygulamalarda öngörülemez bir performansa yol açabilir. Bu, onun güvenilir veya sağlam bir çözüm olarak kullanımını da etkileyebilir.

• Donanım optimizasyonu

Optimum sonuçlara ulaşmak için donanım seviyesinde optimizasyon gerekebilir. Standart mimariler, modelin potansiyelini kullanmak için optimal olmayabilir. Etkisiz bir donanım tasarımında optimizasyon engellenebilir.

Sonuç

DeepSeek mHC'nin gelişi, yapay zekâyı oluşturma ve ölçeklendirme şeklimizde bir dönüm noktasıdır. Veriler için matematiksel bir "hız sınırı" oluşturarak, DeepSeek yıllardır büyük modellerin geri kalmasına neden olan eğitim çökmelerini çözmüştür. Bu, sadece teknik bir düzeltme değildir. Bu, bir sonraki nesil zekânın temelini oluşturur ve DeepSeek R2 ve V4'te beklenen üst seviye mantık yürütme için zemin hazırlar.

Aslında, yapay zeka modelleri karmaşıklaştıkça etkili iletişim ihtiyacı artar. İşte Pippit'in parladığı yer burasıdır. Pippit, hızlı yapay zeka inovasyonuna ayak uydurur ve soyut düşüncelerinizi net görsel anlatımlara dönüştürmenize yardımcı olur. Bir geliştirici, bir yaratıcı ya da bir iş lideri olun, Pippit harika bir fikir ile çarpıcı bir görsel arasındaki boşluğu kapatmanıza yardımcı olur. Pippit ile yapay zeka destekli vizyonunuz sadece akıllı değil—göz ardı edilemez.

SSS

1
1. DeepSeek mHC nedir ve eğitim çökmesini nasıl önler?

DeepSeek mHC, bir sinir ağında katmanları bağlamanın yeni bir yoludur. Signal akışını dengede tutmak için Sinkhorn-Knopp algoritmasını kullanır. Özellikle mHC, karışım matrislerini Birkhoff Polytop adı verilen matematiksel bir yapıda tutmaya zorlar. Bu, matrislerin çift yönlü stokastik olmasını sağlar; yani tüm öğeler pozitif olur ve her satır ile sütunun toplamı 1,0 olur. Bu matematiksel "hız sınırı," verilerin kontrolden çıkmasını ve sistemin çökmesini önler.

2
1. DeepSeek R2'nin çıkış tarihi ne zaman?

Ocak 2026 itibarıyla henüz resmi bir tarih yok. Erken söylentiler, 2025 çıkışlarını işaret ederken, dahili gecikmeler zaman çizelgesini ileriye itti. Birçok sektör uzmanı artık 2026'nın şubat ayı civarında bir çıkış bekliyor. Bu, DeepSeek'in genellikle yılın başında büyük sürümleri yayınlama alışkanlığına uygun.

3
1. DeepSeek mHC'nin entegrasyonu, DeepSeek-R2'nin gecikmesiyle ilgili mi?

Bu aşamada bir söylenti olmasına rağmen, sektördeki birçok kişi bir bağlantı olduğunu düşünüyor. mHC tarafından temsil edilen büyük mimari değişikliğin entegrasyonu büyük bir girişimdir. Her şeyin stabil olduğundan emin olmak için çok sayıda test yapılmasını gerektirir. DeepSeek muhtemelen modeli yayınlanmaya hazır hale getirmeden önce ayarlamak için bu zamanı kullanıyor. R2'nin sonunda piyasaya çıkmadan önce tamamen kusursuz olmasını istiyorlar.

4
1. DeepSeek V4 önceki versiyonlardan nasıl farklıdır?

DeepSeek-V4'ün tam teknik detayları resmi bir makale bekliyor. Ancak, ilerlemeleri açık. Bu Uzmanlar-Karışımı mimarisi, üst düzeyde, GPT-4 eşdeğeri düzeyde akıl yürütme ve kodlama yeteneğini kolaylaştırır. Uzun konuşmaları ve belgeleri çok iyi anlar. Görüntüleri ve metinleri birlikte de anlar. Bu özellikler onu daha eski modellerden ayırır.

5
1. Şu andaDeepSeek mHC açık kaynak uygulamaları için kullanılabilir mi?

Şimdilik, DeepSeek mHC heyecan verici bir yayınlanmış araştırma konsepti olarak kalıyor. Makaleyi inceleyebilirsiniz, ancak onu doğrudan indiremez veya uygulayamazsınız. Mevcut açık kaynak uygulamaları için mevcut DeepSeek-V2 modellerine bakmalısınız. En son sürümler için her zaman resmi DeepSeek GitHub deposunu kontrol edin.

6
1. DeepSeek mHCGörüntü Difüzyonu veya Video Üretim modellerine uygulanabilir mi?

Muhtemelen, ancak bu henüz resmi olarak kanıtlanmadı. mHC yöntemi, aynı zamanda U-Net'ler ve Diffusion Transformers (DiTs) gibi görüntü modellerinin de temel bir parçası olan "residual bağlantılara" odaklanır. Matematik bu tür bağlantıları stabilize etmeye yardımcı olduğundan, teknik olarak çalışmaması için bir sebep yok. Ancak, orijinal araştırma makalesi teoriyi yalnızca LLM'lerde test etti. Her ne kadar görseller için \"test edilmemiş\" olsa da, daha pürüzsüz ve daha stabil bir görüntü oluşturma potansiyeli kesinlikle mevcut. Güvenilir ve yüksek performanslı bir üretken yapay zeka aracı arıyorsanız, Pippit'i şiddetle tavsiye ederiz. Üstün hızla premium AI görselleri ve videolar oluşturmanızı sağlar.