1月1日快讯：人工智能公司DeepSeek正式发布最新研究成果《流形约束超连接架构》，提出创新性mHC（Manifold-constrained Hyper-Connection）网络结构设计。该研究针对传统超连接（HC）机制在大规模模型训练中稳定性不足的问题，在保持性能优势的基础上实现架构优化。技术团队通过将HC的残差连接空间映射至特定流形结构，在恢复恒等映射特性的同时引入底层系统级优化方案保障运算效率。实验数据显示该架构不仅显著提升训练稳定性，在扩展性与性能指标上均表现优异。DeepSeek研究团队认为这一突破性成果作为HC架构的拓展延伸，将为深度神经网络拓扑设计提供新的理论视角，并推动基础模型技术发展迈向新阶段。
该论文由三位核心作者共同完成：解振达（Zhenda Xie）、韦毅轩（Yixuan Wei）、曹欢庆（Huanqi Cao）。特别值得关注的是，DeepSeek创始人梁文锋亦作为主要研究者参与此次技术攻关。（广角观察）
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