DeepSeek 的多重突破：mHC 架構如何重塑 AI 模型訓練

DeepSeek 在 AI 研究界掀起了波瀾，推出了一篇突破性的論文，介紹了 Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC)，這是一種旨在解決現代神經網絡設計中關鍵瓶頸的創新架構。

創新背後的問題

傳統的超連接網絡 (HC) 在提升模型性能方面展現出巨大潛力，但在擴展性和訓練穩定性方面遇到了瓶頸。罪魁禍首？身份映射特性崩潰——這是確保信息在深層網絡中順暢流動而不退化的基本特性。當這一特性失效時，網絡變得更難訓練，且無法有效擴展，這對於推動基礎模型邊界的研究人員來說是一大頭痛。

mHC 如何改變遊戲規則

DeepSeek 提出的解決方案非常巧妙：通過將 HC 的殘差連接空間限制在特定的流形上，團隊成功恢復了之前丟失的身份映射特性。這不僅是理論工作——他們還通過嚴格的基礎設施優化來確保該方法在實踐中高效運行。

結果是？性能顯著提升，擴展性大幅改善。突然間，你可以將這些網絡擴展到更大的規模，而不再受到早期版本中訓練不穩定的問題困擾。

為何這對 AI 發展如此重要

這一工作不僅僅是讓網絡訓練更好，它還開啟了從第一原理設計網絡拓撲的新可能性。基於流形的方法暗示了一種更深層的架構哲學，可能會影響下一代基礎模型的構建方式。DeepSeek 將 mHC 定位為一個靈活的框架，而非死胡同的優化方案，可以擴展和適應未來的創新。

研究團隊介紹

這篇論文由領先的研究人員合作完成，包括謝震達、韋一軒、曹歡奇為主要貢獻者，梁文峰也在研究團隊中。這種專注的專業知識表明該工作在該領域具有真正的技術重量。

隨著 AI 架構領域的不斷演進，這種基於流形限制的方法可能成為開發更穩定、更擴展、更強大的基礎模型的關鍵一步。