《DeepSeek 发布 mHC 架构：AI 模型 “智能稳定器” 重塑大模型研发范式》

一、核心背景：传统超连接的 “增益 - 稳定” 悖论

• 超连接（HC）优势：将传统残差的单一流扩展为多流并行，通过层间自由连接提升特征交互与表达能力，成为 Transformer 后架构升级的主流路径。

• 核心痛点：无约束连接矩阵破坏残差的恒等映射特性，导致训练中信号放大倍数可达 3000 倍、梯度震荡剧烈，限制模型规模扩展与迭代效率，且伴随内存访问与通信开销攀升。

二、mHC 架构：三大核心机制打造 “智能稳定器”

1. 几何约束：双随机矩阵流形（Birkhoff 多胞形）投影

• 约束规则：强制连接矩阵满足 “每行每列元素和 = 1、元素非负”，使信号传播变为特征的 “凸组合” 而非无限制放大，从数学上保证均值守恒、谱范数≤1、复合封闭性（多层连乘仍稳定）。

• 理论价值：恢复恒等映射属性，彻底规避信号爆炸 / 消失，为大规模训练提供可证明的稳定性边界。

2. 高效实现：Sinkhorn-Knopp 算法动态投影

• 算法作用：通过轻量迭代将任意矩阵快速投影到双随机流形，单次投影仅增加 6.7% 训练时间开销，工程可行性强。

• 系统优化：搭配内核融合、计算 - 通信重叠、选择性重计算等策略，抵消多流并行带来的显存与通信压力，支持工业级训练。

3. 通用框架：适配多架构与任务

• 可无缝集成到 Transformer、ResNet 等主流网络，兼容预训练 / 微调全流程，在复杂推理、阅读理解等 8 项基准测试中全面超越 HC 与传统残差连接。

三、实验数据：稳定性与性能双突破

四、行业意义与未来展望

1. 范式升级：标志大模型研发从 “堆参数 / 算力” 转向 “拓扑结构 + 数学约束” 的精细化设计，为后 Transformer 时代提供新方向。

2. 成本优化：降低大规模训练的失败风险与算力浪费，助力开源模型与中小企业高效迭代。

3. 生态拓展：适配 AI 生成、视频理解、代码生成等复杂场景，推动模型在边缘设备与低功耗场景稳定落地。