DeepSeek 的新多元結構架構應對深度網路訓練挑戰

DeepSeek 已推出一項創新解決方案，針對高階神經網路設計中的長期問題。研究團隊引入了 Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC)，這是一種經過優化的架構，旨在解決傳統超連接網路 (HC) 所面臨的關鍵穩定性與擴展性問題。

核心問題與解決方案

傳統的超連接網路存在一個根本缺陷：其身份映射特性在訓練過程中會失效，導致不穩定性與擴展性差。DeepSeek 的突破在於將殘差連接空間映射到一個受限的流形結構上。這種數學方法能夠保留基本的身份映射特性，同時通過優化的基礎設施保持計算效率。

為何這很重要

這具有重大意義。通過將連接限制在特定的流形幾何範圍內，該架構實現了多重改進：提升訓練穩定性、擴展到更大模型的能力，以及在高負載計算下的更強性能。這些不僅是漸進式的提升，而是對基礎模型建構與訓練方式的一次實質性飛躍。

對 AI 發展的更廣泛影響

DeepSeek 將 mHC 定義為超連接網路的進階與實用演進，而非取代方案。論文指出，此研究揭示了拓撲架構設計的更深層原理——這些知識有望在未來幾年重塑研究人員對基礎模型開發的思考方式。

此研究由謝震達、韋一萱、曹歡奇領導，梁文峰亦有貢獻。他們的努力預示著一個網路架構設計將越來越多地受到幾何與拓撲原理的啟發的未來。