mHC：DeepSeek新年发布的“流形约束超连接”新架构解析， 2026年1月1日，DeepSeek发布了一篇名为《mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections》的重磅论文，揭示了其最新的神经网络架构创新。mHC（流形约束超连接）旨在解决传统超连接（Hyper-Connections, HC）在大规模模型训练中因破坏恒等映射属性而导致的数值不稳定和训练困难问题，同时保留了其带来的性能提升潜力。 DeepSeek团队通过大规模实验验证了mHC的有效性。在27B参数的模型上，mHC在保持性能显著提升的同时，仅增加了约6.7%的训练时间开销。 此外，mHC的稳定性使其能够支持更深、更宽的网络结构。理论上，它甚至可以稳定训练数千层深的模型，这为未来开发更大规模、更强大的AI模型提供了坚实的技术基础。 mHC的发布不仅是DeepSeek的一次技术展示，更可能预示着AI架构设计范式的重大转变。 终结“算力军备竞赛” ： mHC通过架构创新提升效率，可能降低大模型研发门槛，让更多中小型团队参与进来。 重塑“宏观架构”研究 ：mHC将研究焦点从微调网络内部结构，转向探索层与层之间的连接方式，为AI基础研究开辟了新方向。 迈向“后Transformer时代” ：mHC的成功预示着未来AI模型设计将更加关注拓扑结构和数学约束，而不仅仅是堆叠参数和层数。 Shor算法 tts技术 神经网络技术 gan神经网络 多模态神经网络 神经网络量化 AI超节点 sip线体mHC
