职贝云数AI新零售门户

标题: DeepSeek发布全新mHC流形约束超衔接框架破解大模型训练核心瓶颈旗舰模型R2春节前落地 [打印本页]

作者: ty19 时间: 4 天前
标题: DeepSeek发布全新mHC流形约束超衔接框架破解大模型训练核心瓶颈旗舰模型R2春节前落地
2026年1月2日，国内头部大模型企业深度求索（DeepSeek）正式发布全新的mHC（流形约束超衔接，Manifold-Constrained Hyper-Connections）架构框架，并同步公开相关学术研讨论文，这一立足于AI底层架构的核心技术打破，从根源上处理了大模型训练中波动性不足、算力能耗居高不下、训练成本指数级增长的行业共性难题，也为超大规模AI模型的研发与商用落地筑牢了技术根基，成为2026年国内AI范畴开年的重要技术成果。

此次DeepSeek发布的mHC流形约束超衔接框架，核心研发方向直指当前大模型训练的核心痛点。自2016年残差衔接架构成为深度学习的底层基础后，为满足大模型功能提升需求，行业逐渐探求超衔接（HC）架构，经过拓展并行残差流、重组特征的方式提升模型的特征交融才能，但这类无约束的超衔接设计存在致命短板：会直接毁坏残差衔接的恒等映射特性，导致模型训练过程中信号传播失控、梯度不波动，信号放大倍数极易出现指数级攀升。DeepSeek公开的实测数据显示，在270亿参数的模型训练中，传统超衔接架构的信号放大倍数峰值可达3000倍，这一成绩会直接引发训练损失值猛烈震荡甚至训练崩溃，不只让动辄数百万的算力投入付诸东流，更成为千亿、万亿参数级超大规模模型研发的核心技术壁垒，也是大模型训练成本随参数规模扩展而指数级增长的核心缘由之一。

针对这一行业顽疾，mHC流形约束超衔接框架的核心创新点，在于为超衔接架构引入几何约束的数学底层逻辑，为大模型训练建立了波动的技术边界。DeepSeek研发团队摒弃了行业内依托正则项、阅历初始化的传统优化思绪，创新性将超衔接的残差映射矩阵投影至双随机矩阵构成的流形空间，这一约束从数学层面完成两大核心保障：一是确保衔接矩阵每行、每列元素之和均为1且非负，让信号传播本质上成为特征的凸组合，不会出现系统性的信号放大或减弱，从根源上杜绝信号爆炸成绩；二是保留了经典残差衔接的恒等映射特性，为模型的主信号传递搭建波动基线。实测数据印证了该架构的波动性优势，在同等270亿参数模型训练中，mHC架构将信号放大倍数从传统超衔接的3000倍紧缩至1.6倍，模型训练曲线全程颠簸收敛，梯度范数无任何异常波动，彻底处理了超大规模模型训练的波动性难题。

值得关注的是，此次DeepSeek发布的mHC架构并非单纯的学术实际创新，而是兼顾技术打破与工程落地可行性的成熟处理方案，做到了“波动性提升不牺牲训练效率、功能加强不添加过高成本”，这也是该技术打破具有行业落地价值的核心关键。在技术完成层面，研发团队采用成熟可微的Sinkhorn-Knopp算法完成矩阵的熵投影，该算法计算结构简单、数值波动，可与模型主干计算流程深度交融，大幅降低额外算力开支；同时配套整合内核交融、选择性重计算、通讯堆叠调度等基础设备优化手腕，基于TileLang开发混合精度核进一步提升GPU应用率。公开的威望实测数据显示，在超衔接扩展因子为4的主流配置下，mHC架构仅为模型训练添加6.7%的工夫开支，却能完成GPU应用率波动在90%以上，同时达成显存峰值下降约40%、带宽效率提升约22%的算力优化效果。这一组数据的核心价值在于，mHC架构彻底打破了行业内“为波动性牺牲效率、为功能添加成本”的两难场面，真正完成了大模型训练的降本与增效并行。

在模型实践功能层面，mHC架构的技术优势也得到了全维度验证，且其功能增益具有规模适配性，越适配超大规模模型，技术价值越分明。DeepSeek在30亿、90亿、270亿三种不同参数规模的模型中，对标准残差衔接、传统超衔接、mHC架构停止了全维度对比测试，结果显示mHC架构在一切测试维度均完成片面超越：在BBH复杂推理义务中获得51.0的得分，较传统超衔接提升2.1个百分点；在DROP阅读了解义务中得分53.9，提升2.3个百分点；GSM8K数学推理、MMLU多学科才能测试等大模型核心考核维度，均完成分明的功能提升。尤为重要的是，mHC架构的功能增益不会随模型参数规模扩展而衰减，反而呈现逐渐加强的趋向，且在1万亿token的超大训练量下，模型未出现任何过拟合迹象，具有极强的泛化才能，这意味着该架构可无缝适配千亿、万亿参数级的超大规模模型研发，为后续更高阶的大模型技术迭代扫清了妨碍。

此次mHC流形约束超衔接框架的发布，对国内乃至全球大模型行业的发展均具有多重实践价值与行业意义，其影响不只局限于技术层面，更体如今产业与行业格局层面。从技术层面来看，该架构初次完成了大模型架构设计从“阅历驱动”向“实际驱动”的转型，证明经过显式的几何约束处理模型数值不波动成绩是具有可行性的系统性方案，为后续多流、多途径的复杂网络设计提供了全新思绪，也为深度学习底层架构的创新提供了新范式；从产业层面来看，mHC架构有效降低了超大规模模型的训练成本与技术门槛，破解了“功能与波动性”的行业跷跷板困境，让更多企业无机会参与高端大模型研发，不再因算力成本过高、训练波动性不足而被挡在赛道之外；从国产化层面来看，这一由中国企业自主研发的底层架构打破，填补了国内在大模型核心训练架构范畴的技术空白，强化了国产大模型在全球AI基础技术竞争中的话语权，为国产大模型构建起核心技术壁垒。

在发布mHC流形约束超衔接框架的同时，DeepSeek也同步披露了核心产品落地规划：基于mHC架构深度优化的下一代旗舰大模型R2，估计将于2026年春节前正式上线。结合此次mHC架构的技术特性来看，即将落地的R2模型，将充分吸收该架构在波动性、算力效率、功能增益上的全部优势，不只能完成模型参数规模与推理才能的双重提升，更能依托mHC架构的降本特性，完成模型训练与推理阶段的算力能耗优化，这也意味着R2模型在商用落地中，将具有更强的性价比与场景适配才能，无论是企业级的大模型部署、垂直行业的定制化开发，还是端侧AI运用的落地，都能完成效率与成本的双向优化。

业内专业人士对此评价指出，当前全球AI行业正从“参数竞赛”转向“效率竞赛”，大模型的核心竞争力不再是单纯的参数规模，而是底层架构的优化才能、算力的应用效率与技术的落地才能。DeepSeek此次发布的mHC流形约束超衔接框架，正是抓住了这一行业发展核心趋向，其技术打破不只处理了大模型训练的当下痛点，更为行业指明了基础架构创新的核心方向。随着mHC架构的开源与推行，其核心设计思绪有望被广泛运用于各类大模型训练中，推进整个行业进入“高效波动协同发展”的新阶段；而春节前即将落地的R2旗舰模型，也将成为检验该架构商用价值的首个标杆，为国产大模型的技术迭代与产业落地注入新动能。

从行业发展的宏观视角来看，此次技术打破也印证了人工智能产业的核心发展逻辑：真正的技术革新，永远源于对底层核心成绩的攻克。mHC架构的落地，让大模型从“高成本的实验室技术”向“可规模化的产业工具”又迈进了关键一步，而这类底层技术的持续打破，终将推进人工智能技术加速浸透至千行百业，让AI的技术价值真正转化为产业价值，助力人工智能行业的高质量、可持续发展。

欢迎光临职贝云数AI新零售门户 (https://www.taojin168.com/cloud/)