The Gradient Wall: Why Scaling Cannot Cross the Shannon-Kolmogorov Barrier | Synapse
March 29, 2026Open Access
جدار التدرج: لماذا لا يمكن أن يتجاوز التوسيع حاجز شانون-كولموغوروف
Key Points
استكشاف ظاهرة جدار التدرج للتحويل وتأثيراتها على التوسع في نماذج الذكاء الاصطناعي.
تم تقديم إطار الفراغ لتحليل ظواهر جدار التدرج.
استخدمت مفاهيم مثل حد الفانتازيا لتوقع وجود الجدار.
تم تطبيق توحيد ك لفهم التماثل في المقياس بين النماذج.
تم فحص إشارة التدرج اللازمة للتعلم الفعال من خلال دالة الشكل.
تم تأكيد وجود جدار تدرج يقيد التوسع.
تم توضيح أن التوسع فوق حدود معينة يؤدي إلى عوائد متناقصة في الأداء.
تم توفير دعم نظري لأهمية إشارة التدرج في عملية التدريب.
Abstract
يشرح ظاهرة جدار التدرج للتحويل باستخدام إطار الفراغ: يتنبأ حد الفانتازيا بوجود الجدار، ويشرح تحليل ك توحيد التماثل في المقياس، ويتطلب دالة الشكل إشارة التدرج للتعلم.