A DeepSeek quebrou um limite arquitetural da inteligência artificial

Описание: Durante mais de uma década, praticamente todas as grandes inteligências artificiais foram construídas seguindo a mesma lógica interna. Essa abordagem funcionou, escalou e permitiu o surgimento dos modelos que usamos hoje. O problema é que, justamente por funcionar bem, essa escolha nunca mais foi questionada.

🔗 Fontes
DeepSeek mHC: The Architecture Fix That Could Unlock Trillion-Parameter AI Models:
https://introl.com/blog/deepseek-mhc-...

New DeepSeek Research Shows Architectural Fix Can Boost Reasoning at Scale:
https://analyticsindiamag.com/ai-news...

A deep dive in DeepSeek's mHC: They improved things everyone else thought didn’t need improving:
  / a_deep_dive_in_deepseeks_mhc_they_improved...  

DeepSeek's mHC: The 'Striking Breakthrough' That Could Reshape How AI Models Scale:
https://deepseek.ai/blog/deepseek-mhc...

China's DeepSeek kicked off 2026 with a new AI training method that analysts say is a 'breakthrough' for scaling:
https://www.businessinsider.com/deeps...

⏱️ CAPÍTULOS DO VÍDEO
00:00 A escolha arquitetural que virou padrão
02:33 O problema das conexões residuais e a resposta da DeepSeek
04:41 O que a DeepSeek mudou de fato na arquitetura da IA
06:24 Resultados reais em modelos grandes
08:17 O custo computacional e o memory wall
09:49 O que isso muda na corrida da IA

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