近日，人工智能领域迎来一项重要突破，DeepSeek团队公布了一篇关于新型神经网络架构的研究论文，提出名为“流形约束超连接”（mHC）的创新框架。该研究针对传统超连接技术在大规模模型训练中存在的稳定性问题展开探索，旨在通过结构优化实现性能与效率的双重提升。
论文核心团队由三位年轻研究者主导，分别是解振达、韦毅轩与曹焕琦，DeepSeek创始人梁文锋亦参与其中。研究指出，近年来以超连接（HC）为代表的技术通过拓宽残差流路径、丰富连接模式，显著提升了模型性能，但这种复杂化设计破坏了残差连接固有的恒等映射特性，导致训练过程易出现不稳定现象，同时伴随高昂的内存访问成本，限制了技术的进一步扩展。
针对上述痛点，mHC框架通过数学投影将超连接的残差空间约束至特定流形结构，在保留多样化连接优势的同时，重构了恒等映射的稳定性基础。研究团队同步开发了配套的基础设施优化方案，确保新架构在硬件层面的高效运行。实验数据显示，该技术在大规模训练场景中表现出色，不仅实现了性能的实质性提升，更展现出优异的扩展能力。
这项成果被视为对神经网络拓扑设计的重要补充。研究团队认为，mHC作为超连接技术的实用化延伸，为理解复杂架构的内在机制提供了新视角，其设计理念或可推动基础模型向更高效、更稳定的方向演进。目前，相关代码与实验细节已通过论文形式公开，供学术界与产业界验证参考。
