2026年1月1日下午，中国领先的AI研究机构DeepSeek正式发布了一篇关于革命性神经网络架构mHC（流形约束超连接）的突破性研究论文。这项具有里程碑意义的研究由解振达、韦毅轩、曹欢奇三位青年科学家共同担任第一作者，DeepSeek创始人兼CEO梁文锋也位列作者名单，彰显了该技术的重要性和机构对前沿探索的持续投入。
mHC架构的核心创新在于针对传统超连接在超大规模模型训练中普遍存在的稳定性不足和内存资源浪费问题，提出了一套全新的解决方案。通过将残差连接精确投影到特定流形空间，mHC能够有效恢复恒等映射属性，从而显著提升模型的训练鲁棒性。同时，研究团队还结合了一系列基础设施优化策略，进一步增强了计算效率，实现了理论创新与工程实践的完美结合。
经过在多个基准测试中的严格验证，实验结果表明mHC架构在大规模模型训练场景下展现出卓越的性能提升和优异的可扩展性。与传统超连接架构相比，mHC在模型收敛速度、内存占用效率以及训练稳定性等多个维度均实现了显著突破，为未来大模型架构设计提供了全新的技术路径和发展方向。这一研究成果不仅标志着DeepSeek在神经网络领域取得重大进展，更为整个AI行业推动大模型技术发展注入了新的活力和动力
