#### 内容简介 本文介绍2026年重大工程方向论文——DeepSeek mHC（流形约束超连接）。mHC深植于字节跳动提出的Hyper-Connections（HC）方案，直击深度学习模型“表示塌缩”和层间特征冗余的核心难题。在原始HC方法中，通过可学习的残差连接矩阵，有效提升了模型的收敛速度和推理能力，但大规模场景下出现稳定性和内存瓶颈等新问题。DeepSeek团队以流形约束（即限制在双随机矩阵空间）提升了训练过程的稳定性，并用混合精度、内存回收与高优先级通信流等多项系统级优化，展示了全栈工程创新实力。 #### 社区观点 社区关注超连接结构带来的训练复杂度和梯度稳定性，多数认为流形约束（mHC）在理论和实践上均有独特价值，但其通用性和长远收益还需大模型领域更多对比实验。许多专业人士提到，深度学习的结构创新与工程优化需同步推进，仅靠结构升级难以独立解决表示塌缩等顽疾，数据生成、正则化依然很重要。此外，HC与mHC推动了底层系统，比如高效内核和通信并发技术，也能为后续AI基础设施升级提供参考。 #### 内容导读 本文聚焦AI训练机制的前沿创新：DeepSeek在字节跳动HC的基础上，提出流形约束超连接（mHC）以解决残差结构中的表示塌缩与训练不稳定问题，并详细介绍了大型系统架构与工程优化方案。适合关注AI模型原理、系统提效和底层创新落地的专业读者。