DeepSeek mHC: Đột phá kỹ thuật định hình lại ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo

DeepSeek mHC là gì?

DeepSeek mHC là viết tắt của Manifold-Constrained Hyper-Connections. Đây là một nâng cấp thông minh để cách các mô hình AI lớn xử lý luồng dữ liệu giữa các lớp. Kết nối dư thông thường giữ cho mọi thứ đơn giản và ổn định. Hyper-Connections (HC) làm nó thú vị hơn bằng cách chia thông tin thành nhiều luồng. Điều đó tăng cường sức mạnh, nhưng nếu không có quy tắc, tín hiệu có thể phát triển nhanh chóng—như mạnh hơn 3000 lần trong một số thử nghiệm. Điều này khiến quá trình huấn luyện bị lỗi nghiêm trọng.

mHC sửa lỗi đó. Nó thêm các quy tắc toán học để ràng buộc các kết nối đó. Sử dụng thuật toán Sinkhorn-Knopp, nó chiếu các ma trận lên Birkhoff Polytope. Điều này đảm bảo rằng các ma trận kết nối là \"doubly stochastic.\"

Lợi ích? Tín hiệu vẫn được kiểm soát, duy trì mức tăng 1,6 lần thay vì tăng vọt không kiểm soát. Quá trình huấn luyện diễn ra suôn sẻ ngay cả trên các mô hình lớn—lên đến 27 tỷ tham số và hơn thế nữa. Bạn có luồng thông tin rộng hơn gấp 4 lần mà không gặp hỗn loạn. Thêm vào đó, bạn sẽ thấy các điểm số về lập luận và ngôn ngữ tăng mạnh—tất cả chỉ với 6-7% thêm tài nguyên tính toán. Điều này cung cấp nền tảng cho các mô hình khổng lồ học nhanh hơn và đáng tin cậy hơn mà không có nguy cơ sụp đổ hệ thống.

DeepSeek R2 so với. V4: Điều gì sẽ đến tiếp theo?

Trong khi thế giới AI đang hướng về Thung lũng Silicon, DeepSeek đang âm thầm chuẩn bị bước đi tiếp theo. Có rất nhiều thông tin sôi nổi về những gì sẽ đến sau thành công của các dòng R1 và V3. Dựa trên các bài nghiên cứu gần đây và các rò rỉ trong ngành, đây là những gì chúng ta có thể mong đợi từ thế hệ tiếp theo của DeepSeek.

DeepSeek R2: Trụ cột lập luận (Suy đoán)

DeepSeek R2 được đồn đoán rộng rãi sẽ là mô hình \"lập luận\" tiêu biểu tiếp theo. Có những dự đoán về khả năng ra mắt. Việc ra mắt có thể diễn ra vào khoảng tháng 2 năm 2026.

• Mục tiêu: Để cạnh tranh với các mô hình như dòng \"o\" của OpenAI.
• Các thông số kỹ thuật: Tin đồn cho rằng quy mô lên tới 1,2 nghìn tỷ tham số khổng lồ.
• Trọng tâm: Dự kiến sẽ nhấn mạnh mạnh mẽ vào mã hóa, toán học và lập luận đa ngôn ngữ phức tạp. Bằng cách sử dụng kiến trúc mHC mới, DeepSeek đặt mục tiêu làm cho mô hình khổng lồ này ổn định hơn và rẻ hơn để vận hành so với bất kỳ thế hệ tiền nhiệm nào.

DeepSeek V4: Đối thủ của \"Open GPT-5\" (Suy đoán)

Nếu R2 là \"nhà tư duy,\" thì V4 là mô hình \"tất cả trong một.\" DeepSeek V4 được kỳ vọng là một nền tảng đa năng mạnh mẽ, được thiết kế để cạnh tranh với các mô hình tiên tiến nhất trên thế giới không công khai mã nguồn.

• Kiến trúc MoE lai: V4 có khả năng sẽ đẩy xa hơn nữa thiết kế Mixture-of-Experts (MoE). Hãy tưởng tượng một mô hình với hàng trăm \"đường dẫn chuyên gia\" mà chỉ có một phần nhỏ hoạt động tại một thời điểm.
• Ưu tiên hiệu suất: Sự \"kích hoạt thưa\" này cho phép nó cung cấp trí tuệ cấp tiến với một phần nhỏ chi phí phần cứng. Do đó, giúp nó trở thành mô hình dễ tiếp cận nhất để lưu trữ tại địa phương và đám mây riêng.

Độc lập phần cứng: Phá vỡ thế độc quyền của Nvidia

Một trong những thay đổi thú vị nhất trong chiến lược của DeepSeek là sự chuyển đổi hướng tới quyền tự chủ phần cứng.

• Tối ưu hóa cho Huawei: Các báo cáo cho thấy DeepSeek đang tối ưu hóa các mô hình mới nhất của mình để chạy trên phần cứng Trung Quốc. Điều này bao gồm bộ xử lý Ascend của Huawei, chẳng hạn như Huawei 910C. Họ cũng đang sử dụng khung phần mềm CANN để đảm bảo hiệu suất tối ưu.
• Tương lai \"không sử dụng CUDA\": DeepSeek đang đảm bảo rằng cuộc cách mạng tiếp theo trong AI sẽ không bị gián đoạn bởi tình trạng thiếu chip toàn cầu hoặc các rào cản thương mại. Họ đang đạt được điều này bằng cách phát triển các mô hình không phụ thuộc vào CUDA của Nvidia

DeepSeek mHC cho phép logic AI đạt được độ cao vượt trội—nhưng những ý tưởng mạnh mẽ xứng đáng được biểu đạt mạnh mẽ Khi các mô hình như R2 hoặc V4 trở nên vượt trội hơn, khả năng biểu đạt những ý tưởng phức tạp thông qua các hình thức trực quan hấp dẫn đơn giản trở nên quan trọng Đó chính là lúc Pippit xuất hiện, cho phép các ý tưởng lấy cảm hứng từ DeepSeek được sống động với sự rõ ràng ấn tượng

Từ logic đến hình ảnh: Hiện thực hóa ý tưởng DeepSeek với Pippit

DeepSeek là một LLM mạnh mẽ tạo ra kịch bản, kế hoạch và tài liệu dựa trên văn bản Một khi các ý tưởng đã sẵn sàng, chúng có thể được nhập vào Pippit Đây là một phần mềm AI giúp chuyển đổi các ý tưởng văn bản thành hình ảnh trực quan hấp dẫn Pippit giúp dễ dàng tạo video, đồ họa và hình ảnh Nó cung cấp một loạt các chức năng bao gồm avatar, chuyển văn bản thành giọng nói, trình tạo video AI, trình tạo hình ảnh AI, lập lịch và phân tích thông minh Pippit đơn giản hóa quy trình từ ý tưởng đến sản phẩm truyền thông hoàn chỉnh. Đây là một hệ thống liền mạch để chuyển đổi đầu ra logic của DeepSeek thành nội dung đa phương tiện có thể chia sẻ.

Biến ý tưởng DeepSeek thành video ấn tượng với công cụ tạo video AI của Pippit

Biến ý tưởng DeepSeek thành video ấn tượng thật dễ dàng với công cụ AI chuyển đổi văn bản thành video của Pippit. Chỉ cần làm theo các bước sau để hiện thực hóa ý tưởng của bạn:

BƯỚC 1
1. Truy cập Trình tạo Video

Bắt đầu hành trình tạo video của bạn bằng cách đăng ký Pippit trước tiên. Từ bảng điều khiển chính, điều hướng đến tùy chọn "Trình tạo video" để chọn điểm bắt đầu của bạn. Bạn không cần phải là biên tập viên để bắt đầu—chỉ cần nhập một gợi ý video đơn giản, tải lên một hình ảnh, dán một liên kết hoặc thậm chí thêm một tài liệu nghiên cứu DeepSeek.

BƯỚC 2
1. Hãy để AI tạo video

Để có kết quả tốt nhất, hãy chọn "Chế độ tác nhân." Chế độ này sử dụng động cơ mạnh mẽ Nano Banana Pro để xử lý tất cả công việc nặng nhọc cho bạn. Chỉ cần nhập một gợi ý chi tiết về ý tưởng sáng tạo của bạn. Bạn cũng có thể tải lên một video tham khảo để hướng dẫn phong cách. Chọn độ dài video, đặt ngôn ngữ và nhấn "Tạo." AI sẽ biến hướng dẫn lấy cảm hứng từ DeepSeek của bạn thành một video hoàn chỉnh chỉ trong vài giây.

Ví dụ về gợi ý:

1
1. Tạo một đoạn video teaser 45 giây về chuyến du lịch tại Paris. Hiển thị các địa danh biểu tượng, nhạc nền sôi động và giọng nói nữ ấm áp nói: "Khám phá thành phố ánh sáng."
2
2. Tạo video hướng dẫn sản phẩm cho tai nghe không dây. Nổi bật các tính năng với hình ảnh hoạt họa cận cảnh, chuyển đổi mượt mà và nhạc nền năng động.
3
3. Tạo video công thức pha cà phê ấm cúng. Cảnh quay theo kiểu điện ảnh với hình ảnh đổ sữa, thêm siro, và tạo lớp bọt sữa nóng. Nhạc nền Jazz nhẹ nhàng, giọng nói nữ dịu dàng hướng dẫn các bước kèm theo hình ảnh cận cảnh các nguyên liệu.

BƯỚC 3
1. Tinh chỉnh và xuất

Sau khi video được tạo, xem trước video để đảm bảo mọi yếu tố đều được căn chỉnh và trông chuyên nghiệp. Để kiểm soát nâng cao hơn, chọn "Chỉnh sửa thêm" để truy cập trình chỉnh sửa đa track đầy đủ.

Tại đây bạn có thể thêm hiệu ứng, chuyển cảnh, nhạc nền và điều chỉnh thời gian một cách chính xác. Giảm nhiễu âm thanh, tăng tốc độ video và nhiều hơn nữa.

Khi trông hoàn hảo, nhấn "Xuất" để tải xuống tệp độ phân giải cao. Bạn cũng có thể nhấp vào "Đăng" để đăng trực tiếp lên TikTok, Instagram hoặc Facebook, hoặc thậm chí lên lịch đăng vào thời điểm hoàn hảo.

Các bước để biến ý tưởng thành hình ảnh bắt mắt với Pippit

Muốn biến ý tưởng của bạn thành những hình ảnh tuyệt đẹp? Với AI chuyển đổi văn bản thành hình ảnh của Pippit, bạn có thể dễ dàng biến lời nhắc hoặc tham khảo của mình thành các thiết kế bắt mắt!

BƯỚC 1
1. Truy cập công cụ thiết kế AI

Truy cập trang web Pippit và đăng ký miễn phí bằng \"Google\", \"Facebook\", \"TikTok\" hoặc địa chỉ email của bạn. Sau khi đăng nhập, bạn sẽ được chuyển đến trang chính. Từ đó, bạn có thể chọn \"Studio hình ảnh\" nằm dưới \"Tạo nội dung\". Nhấp vào \"Thiết kế AI\" để bắt đầu tạo hình ảnh. Công cụ tạo ảnh AI này được vận hành bởi các mô hình Nano Banana Pro và Seedream 4.5.

BƯỚC 2
1. Nhập yêu cầu hoặc tải lên tham chiếu

Trong giao diện "Thiết kế AI", nhập tin nhắn văn bản mô tả bức tranh bạn sắp tạo ra. Dấu ngoặc kép được sử dụng để biểu thị bất kỳ tin nhắn văn bản nào mà bạn muốn có trong bức tranh kết quả. Ví dụ, nếu bạn muốn tin nhắn "Giảm giá 50% OFF" xuất hiện trong bức tranh, hãy nhập tin nhắn trong dấu ngoặc kép.

Ví dụ về yêu cầu:

1
1. Một con sư tử uy nghi với vương miện lấp lánh, đứng trên ngai đá, nghệ thuật giả tưởng hoành tráng, hiệu ứng ánh sáng, màu xanh lam và vàng.
2
2. Nghệ thuật trừu tượng với vàng lỏng và xanh ngọc bích chảy mượt, không gian thiên thể và yên bình, nghệ thuật kỹ thuật số.
3
3. Cảnh quan thành phố cyberpunk ban đêm, ánh đèn neon, mưa rơi, điện ảnh.

Bạn cũng có thể tải lên hình ảnh tham khảo, bản phác thảo, hoặc ý tưởng bằng cách sử dụng tùy chọn \"+\" để hỗ trợ AI hiểu phong cách hình ảnh của bạn. Tiếp theo, chọn \"Tỉ lệ\" theo yêu cầu thiết kế của bạn và nhấp vào \"Tạo.\" AI sẽ tạo ra nhiều biến thể hình ảnh theo thông tin đầu vào của bạn.

BƯỚC 3
1. Tạo, chỉnh sửa và tải xuống

Sau khi AI hoàn tất việc tạo hình ảnh, hãy cuộn qua chúng. Chọn tấm hình phù hợp nhất với tầm nhìn của bạn và sử dụng các công cụ tích hợp để chỉnh sửa cho đến khi nó hoàn hảo. Nâng cấp để tăng độ sắc nét, Outpaint để mở rộng, Inpaint để chỉnh sửa các phần, hoặc Erase để xóa các phần không mong muốn. Khi thiết kế của bạn đã hoàn thành, hãy vào menu "Download". Chọn định dạng ưa thích của bạn, như JPG hoặc PNG, và quyết định xem bạn có muốn thêm watermark hay không. Cuối cùng, nhấn "Download" để lưu hình ảnh đã hoàn thiện của bạn trực tiếp vào thiết bị.

Các tính năng chính của Pippit: Hiệu quả kết hợp sáng tạo

• Chế độ đại lý (Trợ lý sản xuất sử dụng AI)

Đây là đạo diễn cá nhân của bạn. Bạn không cần dành hàng giờ để lên bảng phân cảnh. Từ một lời nhắc, đại lý video này tạo ra một kịch bản hoàn chỉnh, chọn các mẫu hình ảnh tốt nhất, và thêm chuyển cảnh. Nó thậm chí còn thêm nhạc nền để tạo ra một đoạn clip "sẵn sàng đăng" chỉ trong vài phút.

• AI avatars & voices

Sử dụng hình đại diện thực tế trông và hoạt động tự nhiên. Kết hợp chúng với các giọng nói thực tế bằng nhiều ngôn ngữ và phong cách khác nhau. Hoàn hảo cho các video giải thích, quảng cáo và bài đăng trên mạng xã hội mang cảm giác con người mà không cần phải quay phim rườm rà.

• Công cụ chỉnh sửa nâng cao

Chỉnh sửa video của bạn bằng một loạt các công cụ chỉnh sửa nâng cao. Điều chỉnh hình ảnh và âm thanh, loại bỏ nền và chuyển cảnh một cách hiệu quả. Những công cụ này cho phép bạn kiểm soát hoàn toàn dự án.

• Xuất bản và phân tích thông minh

Xuất bản nội dung của bạn dễ dàng lên tất cả các kênh với lịch trình thông minh. Phân tích hiệu suất của nội dung bằng thông tin chi tiết và phân tích chi tiết. Sử dụng những thông tin này để đưa ra các quyết định chính xác về việc tối ưu hóa phạm vi tiếp cận và hiệu quả của bạn.

Thách thức và hạn chế của DeepSeek mHC

DeepSeek mHC cung cấp nhiều tính năng tiên tiến, nhưng đi kèm với một số thách thức. Những thách thức này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất. Hiểu rõ những hạn chế này sẽ giúp ích trong việc lập kế hoạch thực hiện thực tế.

• Chi phí tính toán

DeepSeek mHC yêu cầu các phép tính phức tạp, có thể làm chậm tốc độ xử lý do sử dụng nhiều tài nguyên. Bộ nhớ hệ thống có thể trở thành nút cổ chai do tiêu thụ nhiều, làm chậm tốc độ xử lý.

• Sự phức tạp gia tăng trong việc triển khai

Việc tích hợp DeepSeek mHC vào quy trình có thể là một quá trình phức tạp. Các thuật toán cần được điều chỉnh cẩn thận để đạt kết quả tốt nhất. Có thể cần chuyên môn để xử lý mà không xảy ra lỗi.

• Phạm vi thử nghiệm giới hạn

Trong thử nghiệm DeepSeek mHC cũng có thể chỉ giới hạn ở một số dữ liệu hoặc điều kiện nhất định. Điều này có thể dẫn đến hiệu suất không đoán trước được trong các ứng dụng chung. Điều này cũng có thể ảnh hưởng đến việc sử dụng nó như một giải pháp đáng tin cậy hoặc ổn định.

• Tối ưu hóa phần cứng

Để đạt được kết quả tối ưu, có thể cần tối ưu hóa ở cấp độ phần cứng. Các kiến trúc tiêu chuẩn có thể không tối ưu để tận dụng hết tiềm năng của mô hình. Trong một thiết kế phần cứng không hiệu quả, việc tối ưu hóa có thể bị suy giảm.

Kết luận

Sự ra đời của DeepSeek mHC đánh dấu một bước ngoặt trong cách chúng ta xây dựng và mở rộng trí tuệ nhân tạo. Bằng cách tạo ra một \"giới hạn tốc độ\" toán học cho dữ liệu, DeepSeek đã giải quyết được các sự cố huấn luyện từng cản trở các mô hình khổng lồ trong nhiều năm. Đây không chỉ là một giải pháp kỹ thuật. Đây là nền tảng cho thế hệ trí tuệ tiếp theo và đặt nền móng cho khả năng suy luận cấp cao được kỳ vọng ở DeepSeek R2 và V4.

Trên thực tế, khi các mô hình AI ngày càng phức tạp, nhu cầu về giao tiếp hiệu quả cũng tăng theo. Đây chính là điểm mà Pippit tỏa sáng. Pippit bắt kịp sự đổi mới AI nhanh chóng và giúp bạn biến các ý tưởng trừu tượng thành các câu chuyện hình ảnh rõ ràng. Dù bạn là nhà phát triển, nhà sáng tạo hay lãnh đạo doanh nghiệp, Pippit giúp bạn thu hẹp khoảng cách giữa ý tưởng tuyệt vời và hình ảnh ấn tượng. Với Pippit, tầm nhìn dựa trên AI của bạn không chỉ thông minh mà còn không thể bị phớt lờ.

Câu hỏi thường gặp

1
1. DeepSeek mHC là gì và làm thế nào để nó ngăn ngừa sự cố trong quá trình huấn luyện?

DeepSeek mHC là một cách mới để liên kết các lớp trong mạng nơ-ron. Nó sử dụng thuật toán Sinkhorn-Knopp để giữ cho luồng tín hiệu được cân bằng. Cụ thể, mHC buộc các ma trận trộn phải nằm trên một cấu trúc toán học gọi là Đa diện Birkhoff. Điều này đảm bảo rằng các ma trận là ma trận đôi stochastic, nghĩa là tất cả các phần tử đều không âm và tổng của mỗi hàng và cột bằng 1.0. "Giới hạn tốc độ" toán học này ngăn dữ liệu xoắn và gây hỏng hệ thống.

2
1. Khi nào là ngày phát hành DeepSeek R2?

Hiện chưa có ngày chính thức tính đến tháng 1 năm 2026. Trong khi những tin đồn ban đầu chỉ ra rằng sẽ ra mắt vào năm 2025, thì do trì hoãn nội bộ, thời gian đã bị lùi lại. Nhiều chuyên gia trong ngành hiện dự đoán rằng sẽ ra mắt vào khoảng tháng 2 năm 2026. Điều này phù hợp với thói quen của DeepSeek trong việc phát hành các phiên bản lớn vào đầu năm.

3
1. Việc trì hoãn DeepSeek-R2 có liên quan đến việc tích hợp DeepSeek mHC không?

Mặc dù hiện tại chỉ là tin đồn, nhưng nhiều người trong ngành nghi ngờ có mối liên hệ. Sự tích hợp của thay đổi kiến trúc lớn đại diện bởi mHC là một nỗ lực rất lớn. Nó đòi hỏi một số lượng lớn các bài kiểm tra để đảm bảo mọi thứ đều ổn định. DeepSeek rất có thể đang tận dụng thời gian này để tinh chỉnh mô hình trước khi nó sẵn sàng ra mắt. Họ muốn đảm bảo rằng R2 được tinh chỉnh hoàn hảo trước khi ra mắt cuối cùng.

4
1. Làm thế nào DeepSeek V4 khác biệt so với các phiên bản trước?

Chi tiết kỹ thuật đầy đủ của DeepSeek-V4 đang chờ bản báo cáo chính thức. Tuy nhiên, những tiến bộ của nó rõ ràng. Kiến trúc Hỗn hợp của Chuyên gia này hỗ trợ khả năng suy luận và mã hóa ở cấp độ cao, tương đương GPT-4. Nó làm chủ các cuộc hội thoại và tài liệu rất dài. Nó cũng hiểu hình ảnh và văn bản cùng nhau. Những tính năng này làm cho nó khác biệt so với các mô hình cũ hơn.

5
1. Liệu DeepSeek mHC hiện có thể được triển khai mã nguồn mở không?

Hiện tại, DeepSeek mHC vẫn là một khái niệm nghiên cứu được xuất bản đầy thú vị. Bạn có thể nghiên cứu bài báo, nhưng không thể tải xuống hoặc triển khai trực tiếp. Đối với các triển khai mã nguồn mở hiện tại, bạn nên xem các mô hình DeepSeek-V2 có sẵn. Luôn kiểm tra kho lưu trữ GitHub chính thức của DeepSeek để biết các phiên bản phát hành mới nhất.

6
1. Liệu DeepSeek mHC có thể được áp dụng cho các mô hình Khuếch tán Hình ảnh hoặc Tạo Video không?

Có lẽ, mặc dù điều này chưa được chứng minh chính thức. Phương pháp mHC tập trung vào "kết nối còn lại," đây cũng là một phần cốt lõi của các mô hình hình ảnh như U-Nets và Diffusion Transformers (DiTs). Vì toán học giúp ổn định các loại kết nối này, nên không có lý do kỹ thuật nào khiến nó không hoạt động. Tuy nhiên, bài nghiên cứu gốc chỉ kiểm nghiệm lý thuyết này trên LLMs. Mặc dù vẫn chưa được "kiểm nghiệm" với hình ảnh, nhưng tiềm năng để tạo ra hình ảnh mượt mà và ổn định hơn chắc chắn có. Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ AI tạo sinh đáng tin cậy và hiệu suất cao, chúng tôi khuyên dùng Pippit. Nó cho phép bạn tạo ra hình ảnh và video AI cao cấp với tốc độ vượt trội.