2026年初，中国AI初创公司DeepSeek发布了一篇重磅技术论文，由创始人梁文锋合著。论文提出对基础AI模型训练的核心架构进行重新设计，推出全新技术“流形约束超连接（mHC）”，旨在以更低成本训练更大规模的大模型，助力中国AI企业与资金、算力更具优势的美国竞争对手保持同步。
这一举措不仅是DeepSeek在技术降本增效上的关键探索，也反映了中国AI行业日益开放、协作的文化趋势——公开发表的研究成果占比正持续提升。对于行业观察者而言，DeepSeek的技术论文往往是其下一次重大模型发布的重要前瞻信号，此次mHC技术的披露，或将为其后续大模型迭代奠定核心基础。
据论文介绍，DeepSeek的19人研究团队在30亿、90亿、270亿参数量的模型上对mHC技术进行了测试，结果显示该技术具备优秀的扩展性，且未显著增加计算负担。由谢振达、魏一轩和曹焕琦领导的研究团队在论文中指出：“实证结果证实，mHC能有效……实现稳定的大规模训练，相比传统的HC具有更优的可扩展性。”
一文看懂mHC：给大模型装个“训练稳定器”
1. 先搞懂：大模型为啥需要“信号高速公路”？
自2016年起，残差连接成为大语言模型的核心设计之一。可以将其理解为为模型内部的信号传播修建了一条“高速公路”——浅层网络学到的信息能直接传递到深层，避免了信息在层层传递中“丢失”或“衰减”，这是大模型能够不断扩大规模、提升能力，且不会在训练中“罢工”的关键。
为了进一步提升模型性能，研究者将“单车道高速”升级为“多车道”，这就是Hyper-Connections（HC技术）。多车道设计让信息交互更灵活，模型能力确实得到提升，但也带来了两个新问题：
- 训练不稳定：无规则的多车道导致信号乱传，部分信号被无限放大，部分被快速削弱，模型训练时出现“情绪失控”；
- 资源消耗大：多车道占用更多计算和内存资源，导致大规模训练时内存不足、运行速度变慢，成本大幅上升。
2. 核心妙招：mHC给多车道装“智能管控系统”
mHC（流形约束超连接）的核心逻辑十分清晰：保留多车道的性能优势，同时通过规则约束让信号传播既快又稳。这一目标通过两大关键设计实现：
（1）给车道加“智能红绿灯”：杜绝信号乱闯
mHC为多车道之间的“互通匝道”制定了一套均衡分配规则，如同安装了智能红绿灯，确保每个车道的信息能均匀分配到其他车道，避免出现信号“拥堵”（放大）或“空驶”（衰减）。
这套设计带来三大核心优势：
- 信号不跑偏：保证信号平稳传播，不会突然强弱突变，从根源上解决训练失控问题；
- 多层仍稳定：无论模型有多少层，信号经过层层传递后依然保持稳定，不会越传越乱；
- 信息不浪费：不同车道的信息充分交流，且不会互相抵消，每一份有效信息都能发挥作用。
为实现这一规则，研究团队采用了高效算法，能快速让信号分配达到平衡，既不影响模型运行速度，又能保证管控效果，同时避免了信息之间的相互抵消。
（2）优化“公路运维”：省资源还提速
针对多车道资源消耗大的问题，mHC推出了三套“运维优化方案”，即使多开4条车道，电脑运行时间也仅增加6.7%，实现了内存节省与速度提升的双重目标：
- 操作打包：将多个零散计算步骤合并为一个，减少内存访问次数，避免“堵车”；
- 按需存数：训练时临时删除不用的中间数据，需要时再快速重建，大幅节省内存空间；
- 同步执行：让计算与数据传输同步进行，无需等待单一任务完成，减少整体耗时。
3. 实际效果：大模型训练又稳又能打
研究团队在不同规模的模型上验证了mHC的效果，核心亮点如下：
- 训练超稳定：超大规模模型训练时，传统HC技术会在训练一段时间后“崩溃”，而mHC能全程平稳运行；数据显示，HC的信号波动可达3000倍，mHC仅为1.6倍，稳定性提升显著；
- 任务表现优：在推理、阅读理解、知识问答等核心任务中，mHC模型的表现均优于传统HC模型，其中推理任务正确率提升2.1%，阅读理解提升2.3%；
- 扩展性出色：无论模型规模扩大还是训练数据增加，mHC的优势都能持续保持，为训练更大、更智能的大模型提供了技术支撑。
4. 对用户的意义：未来大模型更靠谱
mHC技术的价值不仅在于技术升级，更在于解决了大模型“越聪明越不稳定”的行业难题——无需为追求性能牺牲稳定性，也无需为保证稳定限制模型规模。
对于普通用户而言，这意味着未来的大模型将具备三大优势：
- 回答更准确：减少“胡言乱语”的概率，输出内容的可靠性更高；
- 运行更流畅：模型响应速度更快，不会出现明显卡顿；
- 功能更强大：支持更多复杂任务，如精准翻译、智能助手、代码生成等。
未来，mHC技术还可能拓展到图片识别、视频分析等多模态AI领域，推动更多AI产品实现“稳又强”的体验升级。
一句话总结：mHC到底好在哪？
如果把大模型比作一辆跑车，残差连接是让跑车能跑远的“高速公路”，HC技术是提升跑车速度的“多车道拓宽”，而mHC技术就是给多车道装上的“智能红绿灯+高效运维系统”——既让跑车跑得更快（模型能力更强），又不会失控（训练更稳定），还不费油（节省内存、提升速度、降低成本）。
DeepSeek此次发布的mHC技术论文，为大模型行业提供了一条低成本、高稳定性的训练新路径。在大模型竞争日益激烈的当下，技术降本增效已成为核心竞争力之一，mHC技术的落地应用，不仅将助力DeepSeek在后续模型迭代中占据优势，也可能为中国AI行业的整体发展提供新的技术思路。
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