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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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