盈丰财富 DeepSeek的新年礼物mHC是个啥为大模型训练指路

1月1日，DeepSeek在新年前发布了一项重要研究，提出了一种名为mHC（流形约束超连接）的新网络架构。该架构旨在解决传统架构在大规模模型训练中的不稳定性问题盈丰财富，为下一代基础架构的演进指明了新方向。

DeepSeek的新年礼物mHC是个啥

新论文《mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections》由DeepSeek创始人兼CEO梁文锋及解振达、韦毅轩、曹焕琪等人共同完成。近年来，以超连接为代表的研究拓展了过去十年确立的通用残差连接范式，通过拓宽神经网络的信息传输通道和增加通道间的连接，提升了模型性能。然而，这也导致了大规模训练中的不稳定性、可扩展性受限及内存访问开销大的问题。

DeepSeek的这篇论文针对这些问题提出了改进框架mHC架构。这一架构类似于给超连接的信息通道加了一套“交通规则”盈丰财富，在保留性能优势的同时，恢复了信息原样传递的特性，使模型训练更稳定且更容易扩展，从而推动大模型底层架构的工业化落地。

简单来说，如果将AI模型想象成一个很长的“计算链条”，传统方法的问题在于信息传递时管道较窄，容易造成“堵车”。后来的方法是将管道加宽，虽然信息流更多，但水流过猛有时会冲坏水管。mHC相当于给水管加了“智能调节阀”，确保水流稳定，运行时更节省资源。

DeepSeek表示，mHC为未来研究开辟了多个前景广阔的路径，希望它能重新激发学界对宏观架构设计的兴趣。通过深化对拓扑结构如何影响优化与表征学习的理解，mHC或将有助于突破当前限制，并可能为下一代基础架构的演进指明新方向。

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型时减少硬件投入、缩短训练周期。算力有限的中小AI企业也能尝试开发更复杂的大模型，降低了大模型研发的门槛。此外，训练稳定性和可扩展性的提升能让大模型在更复杂的场景中落地，如需要超大规模参数的多模态模型和工业级的智能决策系统。

有行业人士认为，DeepSeek的这一研究是底层创新，这次创新的架构看向的是Transformer最基础的问题，结合此前的积累，预测DeepSeek有望在V4版本中做出重大更新。

自2025年初引发广泛关注以来，这一年DeepSeek虽未正式推出R2或V4等重大版本，但在模型迭代与开源上持续发力。仅12月就同步推出了DeepSeek-V3.2与V3.2-Special盈丰财富，11月底也开源了数学推理模型DeepSeek-Math-V2，成为目前首个达到国际奥数金牌水平并开放使用的数学模型。

同创优配提示：文章来自网络，不代表本站观点。