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坎迪斯·克里克
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猫眼影戏记者 郑良 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
1月1日新闻 ，DeepSeek赶在新年前发送了“贺礼” ，在新论文中提出了名为mHC（流形约束超毗连）的新网络架构 ，旨在解决古板架构在大规模模子训练中的不稳固性问题 ，这一研究或将为下一代基础架构的演进指明新偏向 。
梁文锋署名论文宣布
新论文名为《mHC :Manifold-Constrained Hyper-Connections》（《mHC：流形约束超毗连 》） ，DeepSeek首创人兼CEO梁文锋泛起在了合著名单之中 ，而解振达（Zhenda Xie）、韦毅轩（Yixuan Wei）、曹焕琪（Huanqi Cao）则是焦点孝顺者 。
近年来 ，以超毗连（HC）为代表的研究拓展了已往十年确立的通用残差毗连范式（深度神经网络的经典毗连范式） ，靠拓宽神经网络的“信息传输通道”、增添通道间的毗连 ，让模子性能变好 。但这种多样化也导致了大规模训练中的不稳固性、可扩展性受限及内存会见开销大的问题 。
因此 ，DeepSeek这篇论文针对超毗连架构这些问题 ，提出兼顾性能与效率的刷新框架 ，即mHC架构 ，这类似于给超毗连的“信息通道”加了一套“交通规则” ，在保存性能优势的同时 ，又恢复了信息原样转达的特征 ，让模子训练更稳固、更容易做大 ，从而推动大模子底层架构的工业化落地 。
这一论文整体较为手艺 ，但通俗来讲 ，若是将AI模子想象成一个很长的“盘算链条” ，古板盘算链条的问题在于 ，转达信息时是一条窄窄的管道 ，信息量大了就会“堵车” 。厥后的要领是将管道加宽（超毗连） ，信息流更多 ，但水流太猛有时间会把水管冲坏 。DeepSeek提出的mHC相当于给水管加了“智能调理阀” ，能确保水流的稳固 ，运行的时间更省资源 。
在论文中 ，DeepSeek体现 ，mHC为未来研究开发了多个远景辽阔的路径 。研究团队希望mHC能重新引发学界对宏观架构设计的兴趣 。通过深化对拓扑结构怎样影响优化与表征学习的明确 ，mHC或将有助于突破目今限制 ，并可能为下一代基础架构的演进指明新偏向 。
从行业意义上来看 ，mHC或许能让企业在训练更大规模的基础模子时 ，镌汰硬件投入、缩短训练周期 。好比算力有限的中小AI企业 ，也能实验开发更重大的大模子 ，降低了大模子研发的门槛 。别的 ，训练稳固性和可扩展性的提升 ，能让大模子在更重大的场景落地 ，好比需要超大规模参数的多模态模子、工业级的智能决议系统 。
有行业人士评价以为 ，DeepSeek这一研究是底层立异 ，这次立异的架构看向的是Transformer最基础的问题 ，连系此前的积累 ，他展望DeepSeek 有望在V4版本中做出重大的更新 。
自2025年头引发普遍关注以来 ，这一年DeepSeek虽未正式推出R2或V4等重大版本 ，但在模子迭代与开源上一连发力：仅12月就同步推出了DeepSeek-V3.2与V3.2-Special ，11月尾也开源了数学推理模子DeepSeek-Math-V2 ，成为现在首个抵达国际奥数金牌水平并开放使用的数学模子 。
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责编：于家臣
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