北京时分2026年1月1日，DeepSeek团队在arXiv（预印本）网站和Hugging Face上同步发布了最新论文，名为《mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections》，论文的中枢不雅点是提议一种名为“mHC”（直译为“流形拘谨超说合”）的框架，该框架蜕变了此前大模子训练中一种名为“HC（Hyper-Connections，超说合）”的范式，对大范围模子训练提供了切实的性能蜕变。

贝壳财经记者耀眼到，DeepSeek独创东说念主梁文锋的名字出当今了这篇论文签字作家的临了一位上。事实上，天然DeepSeek在2025年春节因为R1模子的开源发布而环球爆火，但在梁文锋的携带下，这家公司极其低调，团队一直潜心学术，未作念过多的营业化尝试，一心扑在基础模子表面研发之上，梁文锋还在近期入选了《天然》2025年影响科学发展十大东说念主物。

梁文锋的名字出当今论文作家临了一位。Hugging Face网站截图

论文重心讲了什么？

破解大模子训练拥挤难题

贝壳财经记者梳剪发现，DeepSeek团队本次发布的论文对准了大模子训练的“地基”——残差说合范式，以及为了升级残差说合范式提议的HC（超说合）范式，是彻头彻尾的一次基础表面立异。

DeepSeek团队在论文中以严谨的数学公式讲明了mHC，若以简易的说话来类比，概况不错交融为，残差说合是AI模子训练的“生命线”——它像一条单车说念高速公路，让数据信号不错跳过某些层径直说合，从而搞定了在此之前神经鸠合越大训练越艰巨的问题。

但跟着大模子参数冲破千亿，这条“单车说念”越来越不够用，此时超说合（HC）范式登场，其把单车说念扩建成多车说念，从而显赫晋升了模子性能。但与此同期，过多的数据信号也导致了“堵车撞车”，就像多车说念中没装 “交通讯号灯”雷同，使模子训练变得愈加不踏实，容易崩溃。

此时，DeepSeek提议了一种新算法，给“多车说念”加多了一套智能调整系统（即mHC“流行拘谨”），其条款每个路口的车必须一齐分流出去，每个车说念继承的车数目固定，从而大大加多了模子训练的踏实性。

论文配图HC与mHC的训练赔本差距，其中淡蓝色线为HC，蓝色线为mHC。论文截图

最终，DeepSeek在论文中以直不雅的测试展示了mHC花式相干于HC的踏实性。

表面立异

站在何凯明团队和字节逾越的肩膀上

值得耀眼的是，本次DeepSeek的论文，是站在了AI“大神”何凯明以及字节逾越的肩膀上。

这是因为，残差说合恰是2015年由何凯明等东说念主在微软亚洲谈判院所提议的，何恺明还因此赢得了CVPR 2016最好论文奖，残差说合之后也成了险些通盘主流大模子的“标配”。

直到2024年，为了搞定残差说合信号通说念不够“重大”的问题，字节逾越旗下团队提议了HC（超说合）范式，但由此也带来了踏实性不够的问题。而DeepSeek恰是在前东说念主的基础上进一步进行了优化。

2026年的第一天，在诸多大模子公司聚焦营业化和变现之际，DeepSeek此举进一步证据了我方在基础模子范围的策略定力。

在本次发布论文的文末，DeepSeek团队写说念，“咱们但愿mHC能重振社区对宏不雅架构盘算推算的兴味。通过加深对拓扑结构若何影响优化和示意学习的交融，mHC将有助于搞定现时的狂放，并有可能为下一代基础架构的发展指明新阶梯。”

新京报贝壳财经记者 罗亦丹

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