DeepSeek MHC“多车道”换血,残差连接神话终结! @王兴波(Ra·Zero) DeepSeek 发布新研究提出 “流形约束超连接(MHC)” 技术,打破大模型依赖残差连接的十年 “祖传配方”,在不依赖堆参数的前提下,解决了多车道信息流架构的稳定性难题,为高性能 AI 构建提供了全新路径,有望改写大模型发展逻辑。 核心痛点:残差连接的局限与超连接的困境 传统大模型依赖残差连接实现深层网络稳定训练,但其本质是单车道信息流,在复杂推理任务中存在瓶颈。业界尝试的 “超连接” 技术虽能拓宽信息通道,却因缺乏约束导致训练后期信息流干扰、梯度失控,模型极易崩盘,难以实用化。 关键突破:MHC 技术的双重优势 MHC 通过给信息流立规矩,要求控制信号混合的矩阵行和、列和均为 1,既保留残差连接的稳定性,又实现多车道信息流有序交互。实验验证,采用 MHC 的模型在数学、逻辑推理等任务中性能显著提升,同时通过定制 GPU 程序、选择性重计算等工程优化,仅以 6.7% 的训练时间和 6.27% 的硬件成本增加,实现 4 倍信息流宽度提升,突破 “内存墙” 限制。 行业影响与未来猜想 该技术是 DeepSeek R1 推理模型的技术延续,彰显其重构训练框架的能力,也体现中国 AI 生态的技术自信。市场猜测 MHC 或将应用于其下一代旗舰模型,虽在西方分发渠道存在挑战,但技术本身的突破性已引发行业关注,促使业界重新思考大模型架构优化的更多可能性。#人工智能产业链联盟 #科技 #人工智能 #Deepseek#大模型
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