DeepSeek的多元突破：超连接获得稳定性升级

DeepSeek通过一篇介绍Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC)的新论文，推动了神经网络架构设计的边界，据PANews报道。核心创新解决了多年来困扰超连接网络(HC)的一个持续难题：当恒等映射属性被破坏时，训练变得不稳定，扩展变得困难。

创新背后的问题

超连接网络曾展现出潜力，但逐渐遇到瓶颈。随着这些网络变得越来越复杂，支撑它们的残差连接开始表现出不可预测的行为。这一连锁问题使得大规模训练变得日益困难，限制了HC在实际应用中的部署。

Manifold约束如何解决问题

mHC方案设计巧妙：它将HC固有的残差连接空间限制在特定的流形上。通过这样做，DeepSeek恢复了保持网络稳定的恒等映射特性。但这还不是全部——团队还引入了严格的基础设施优化，以保证计算效率，确保架构在不牺牲性能的前提下实现扩展。

现实影响

结果不言自明。实验显示出显著的性能提升和极大改善的可扩展性。DeepSeek相信，mHC不仅仅是一个补丁；它是HC的一个灵活且实用的扩展，开启了新的可能性。团队将此视为迈向更优拓扑结构设计的垫脚石，也是下一代基础模型更清晰路线图的关键一步。

研究团队

该论文由谢震达、韦一轩和曹焕奇等研究人员合作完成，梁文峰也为此工作做出了贡献。他们的专业知识体现了DeepSeek在基础层面推动AI基础设施发展的承诺。