在人工智能领域，一项名为mHC（流形约束超连接）的新架构技术引发了广泛关注。这项由DeepSeek团队提出的技术，旨在解决传统超连接在大规模模型训练中面临的不稳定性难题，为深度神经网络的发展开辟了新的路径。
自2016年何恺明提出“残差连接”以来，这种允许信息“走捷径”的设计便成为构建深度神经网络的核心方法。它通过在神经网络中设置“快捷通道”，让信息能够跳过某些层，有效缓解了深层网络训练困难的问题。近年来，超连接技术在此基础上进一步发展，增加了更多并行的“道路”和连接方式，试图进一步提升网络的性能。然而，这种增强并非毫无代价，它削弱了神经网络“原样传递”信息的能力，导致训练过程变得不稳定，尤其是在模型规模不断扩大的情况下，这一问题愈发突出。
mHC技术的出现，为解决这一难题提供了新的思路。其核心在于通过数学方法，将复杂的连接方式约束在特定的“形状”空间内，也就是流形空间。流形可以理解为一种特定形状的曲面或空间结构，通过这种约束，mHC技术恢复了神经网络稳定传递信息的能力，即恒等映射特性。恒等映射特性指的是神经网络能够“原样”传递输入信息的能力，这是训练稳定的关键所在。
实验数据充分证明了mHC技术的有效性。在拥有27B参数的混合专家模型上，mHC展现出了稳定的训练曲线。与基线相比，最终损失降低了0.021，同时在BBH推理任务上，相比传统HC提升了2.1%。这一成果表明，mHC技术不仅在理论上具有创新性，在实际应用中也具有显著的优势。
除了理论上的突破，DeepSeek团队还为mHC架构开发了一系列基础设施优化措施。他们利用TileLang框架实现了多个融合内核，将原本分散的操作合并执行，从而减少了内存访问次数，提高了计算效率。针对Sinkhorn - Knopp算法，团队设计了专门的前向和反向内核，在芯片上重新计算中间结果，避免了存储开销。在流水线并行方面，团队扩展了DualPipe调度策略，通过将MLP层的特定内核放在高优先级计算流上执行，实现了计算与通信的重叠，进一步提升了系统的整体性能。
这些优化措施使得mHC在保持性能优势的同时，显著减少了额外开销，为大规模模型的训练和应用提供了更加高效、稳定的解决方案。mHC技术的成功研发，对人工智能行业产生了深远的影响。训练稳定性和可扩展性的提升，使得大模型在更复杂的场景中落地成为可能。例如，需要超大规模参数的多模态模型、工业级的智能决策系统等，都能够从mHC技术中受益。特别是对于算力有限的中小AI企业而言，这意味着他们能够尝试开发更复杂的大模型，降低了大模型研发的门槛，为行业的多元化发展注入了新的活力。
在论文的结论与展望部分，研究人员指出，mHC作为HC范式的广义拓展，为未来研究开辟了多个重要方向。通过深化对拓扑结构如何影响优化与表征学习的理解，mHC有望突破现有局限，为下一代基础架构的演进指明新的路径。目前，行业内人士已经开始预测，这项创新技术或将应用到DeepSeek下一代模型中，有望带来比肩国际顶尖水平的性能突破，进一步推动人工智能技术的发展。
