DeepSeek发布mHC新架构！梁文锋新年论文解读AI突破
1月1日消息，北京今天下午传来新进展：DeepSeek发布了一篇研究论文，提出了名为mHC（flow-constraint hyperconnection）的全新架构。据论文介绍，这项研究旨在解决传统超连接技术在大规模模型训练中存在的稳定性问题，同时保留其显著的性能优势。
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这篇论文的第一作者共有三位：Zhenda Xie、Yixuan Wei和Huanqi Cao。值得一提的是，DeepSeek创始人兼CEO梁文锋也出现在作者名单中。
论文摘要部分要点如下：
近期，以超连接为代表的研究通过扩展残差宽度和多样化连接模式，拓展了过去十年建立的残差连接范式。虽然这带来了显著的性能提升，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，进而导致严重的训练不稳定性和有限的可扩展性，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，这是一个通用框架，可将超连接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。
实验结果表明，mHC对于大规模训练是有效的，能够提供切实的性能改进和卓越的可扩展性。我们预计，mHC作为超连接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供有希望的方向。
论文链接
Hugging Face：https://huggingface.co/papers/2512.24880
Arxiv：https://arxiv.org/abs/2512.24880
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