


IT之家 1 月 1 日消息,北京时间今天下午,DeepSeek 公布了一篇新论文,提出名为 mHC (流形约束超连接)的新架构。根据介绍,该研究旨在解决传统超连接在大规模模型训练中的不稳定性问题,同时保持其显著的性能增益。
这篇论文的第一作者有三位:Zhenda Xie(解振达)、Yixuan Wei(韦毅轩)、Huanqi Cao。值得一提的是,DeepSeek 创始人兼 CEO 梁文锋也在作者名单之列。
IT之家附摘要部分大意如下:
最近,以超连接(HC)为例的研究通过扩展残差流宽度和多样化连接模式,扩展了过去十年建立的无处不在的残差连接范式。虽然产生了显著的性能提升,但这种多样化从根本上损害了残差连接固有的恒等映射属性,从而导致严重的训练不稳定性和受限的可扩展性,并且还会产生显著的内存访问开销。
为了应对这些挑战,我们提出了流形约束超连接(mHC),这是一个通用框架,可将 HC 的残差连接空间投影到特定的流形上,以恢复恒等映射属性,同时结合严格的基础设施优化以确保效率。
经验实验表明,mHC 对于大规模训练是有效的,可提供切实的性能改进和卓越的可扩展性。我们预计,mHC 作为 HC 的灵活且实用的扩展,将有助于更深入地理解拓扑架构设计,并为基础模型的演进提出有希望的方向。
论文链接
Hugging Face:https://huggingface.co/papers/2512.24880
Arxiv:https://arxiv.org/abs/2512.24880
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