猫眼电影记者 陈雅舜 报道首次登录送91元红包

机器之心编辑部

新年第一天，DeepSeek 发布了一篇新论文，提出了一种名为mHC（流形约束超连接）的新架构。

该研究旨在解决传统超连接在大规模模型训练中的不稳定性问题，同时保持其显著的性能增益 。

简单来说，DeepSeek 提出的 mHC 通过将传统 Transformer 的单一残差流扩展为多流并行架构，并利用 Sinkhorn-Knopp 算法将连接矩阵约束在双拟随机矩阵流形上，成功解决了超连接（HC）在大规模训练中因破坏恒等映射属性而导致的数值不稳定和信号爆炸问题。

论文标题：mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections论文地址：https://arxiv.org/pdf/2512.24880

这篇论文的第一作者有三位：Zhenda Xie（解振达）、Yixuan Wei（韦毅轩）、Huanqi Cao。值得注意的是，DeepSeek 创始人 & CEO 梁文锋也在作者名单中。

传统的残差连接（即 Transformer 中的 x + F (x) 结构）凭借「恒等映射」保证了信号无损传输和训练稳定性。但它的瓶颈在于信息通道的宽度受限于隐藏层维度 C。

近期，以字节跳动Seed团队提出的 Hyper-Connections (HC) 为代表的研究，通过扩展残差流宽度和多样化连接模式，拓展了过去十年中广泛应用的残差连接范式。

虽然这些方法带来了显著的性能提升，但但也带来了两个严重问题：

数值不稳定性： 原始的 HC 中，连接矩阵是自由学习的，没有约束。这导致信号在经过多层传播后，数值会「爆炸」或「消失」，破坏了恒等映射的特性，模型越深越难训练。系统开销大： 通道变宽意味着显存读写 (I/O) 和通信成本成倍增加，也就是所谓的「显存墙」问题。

从根本上破坏了残差连接固有的恒等映射属性，导致了严重的训练不稳定性和受限的可扩展性，并额外增加了显著的内存访问开销。

为了解决这些挑战，DeepSeek 的研究团队提出了Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC，流形约束超连接)。

这是一个通用框架，它将 HC 的残差连接空间投影到一个特定的流形上，以恢复恒等映射属性，同时结合严格的基础设施优化以确保效率。

它的核心目的是：在保留「加宽残差流」带来的性能提升的同时，解决其导致的训练不稳定和显存消耗过大的问题。

团队利用Sinkhorn-Knopp 算法将残差连接矩阵投影到 Birkhoff 多胞形（双随机矩阵）上。这使得信号传播变为特征的「凸组合」，从数学上严格保证了信号范数的稳定性（能量守恒）。为了抵消加宽通道带来的开销，团队实施了内核融合、选择性重计算以及扩展的 DualPipe 通信计算重叠策略。

实证表明，mHC 不仅解决了稳定性问题，且在大规模训练中（如 27B 模型）表现出卓越的可扩展性。在 n=4 的扩展倍率下，仅增加了 6.7% 的训练时间开销，却换来了显著的性能提升。mHC 为基础模型的拓扑架构演进指明了方向。

图 1：残差连接范式示意图。 本图对比了以下三种结构设计： (a) 标准残差连接（Residual Connection）； (b) Hyper-Connections (HC)； (c) 我们提出的 Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)。与无约束的 HC 不同，mHC 专注于优化残差连接空间，通过将矩阵投影到受约束的流形上，以确保稳定性。

具体方法介绍

流形约束超连接 (mHC)

借鉴恒等映射（Identity Mapping）原则，mHC 的核心前提是将残差映射

虽然原始的恒等映射是通过强制执行

因此，该 DeepSeek 团队提出将残差映射投影到一个流形上，既能保持跨层信号传播的稳定性，又能促进残差流之间的相互作用，以保持模型的表达能力（expressivity）。

为此，他们的做法是将

形式上，令

其中 1_n 表示全 1 的 n 维向量。

为什么选择双拟随机性？因为其具有多项有利于大规模训练的理论属性：

），这意味着学习到的映射是非扩张的，可有效缓解梯度爆炸问题。范数保持：其谱范数有界且不超过 1（即

复合封闭性：双拟随机矩阵集对矩阵乘法具有封闭性，确保了跨多层的复合残差映射仍保持双拟随机，从而可在整个模型深度上维持稳定性。几何解释：该集合构成了 Birkhoff 多胞形，是排列矩阵集的凸包。这意味着残差映射充当了排列的凸组合，其重复应用会单调地增加跨流的信息混合，起到鲁棒的特征融合作用。

此外，该团队还对输入映射

参数化与流形投影

本节将详述 mHC 中各映射的计算过程。

给定第 l 层的输入隐藏矩阵 x_l，先将其展平为向量

最终的约束映射通过以下方式获得：

DeepSeek 在实验中采用 t_max=20 次迭代。

高效基础设施设计

DeepSeek 还为 mHC 量身定制了基础设施设计，使其在 n=4 时在大模型中的训练开销仅增加 6.7%：

算子融合 (Kernel Fusion)：

重新调整 RMSNorm 的顺序以提高效率，并采用混合精度策略。

开发了统一的算子，将多次扫描和矩阵乘法融合，减少内存带宽瓶颈和算子启动开销。

在单个算子中实现 Sinkhorn-Knopp 迭代及其自定义反向传播。

重计算 (Recomputing)：

为了减轻 n 流设计带来的内存压力，DeepSeek 在前向传播后丢弃 mHC 算子的中间激活，并在反向传播时即时重新计算。

通过推导得出最优重计算块大小 L_r^*，以最小化总内存占用。

DualPipe 中的通信重叠：

扩展了 DualPipe 调度算法，以改善流水线并行阶段边界处的通信与计算重叠在专用高优先级计算流上执行 MLP 层的内核，并避免在注意力层使用持久算子，以防止阻塞通信流并提高设备利用率。

实验设置

研究团队通过语言模型预训练来验证所提方法的有效性，并对基线模型、超连接（HC）以及提出的流形约束超连接（mHC）进行了对比分析。

他们采用了受 DeepSeek-V3 启发的 MoE 架构，训练了四种不同的模型变体，以覆盖不同的评估体系。

具体而言，HC 和 mHC 的扩展率 n 均设置为 4，主要关注点是一个 27B 参数规模的模型。其训练数据集的大小与其参数量成正比，该模型用于展示系统层面的主要结果。在此基础上，他们通过引入使用成比例数据训练的较小的 3B 和 9B 模型来分析计算扩展性，从而观察不同计算规模下的性能趋势。此外，为了专门研究 Token 规模的影响，他们另外训练了一个独立的 3B 模型，该模型在一个固定的 1T Token 的语料库上进行训练。

主要结果

图 5：流形约束超连接 (mHC) 的训练稳定性。 该图展示了：(a) mHC 和 HC 相对于基线模型的训练损失绝对差值；(b) 三种方法在训练过程中的梯度范数。所有实验均基于 27B 参数规模的模型。实验结果表明，mHC 在损失函数和梯度范数两方面均表现出更优的稳定性。

研究团队首先考察 27B 模型的训练稳定性和收敛性。如图 5 (a) 所示，mHC 有效缓解了在 HC 中观察到的训练不稳定问题，与基线模型相比，最终损失降低了 0.021。图 5 (b) 中的梯度范数分析进一步证实了这种稳定性的提升：mHC 表现出明显优于 HC 的行为，保持了与基线模型相当的稳定轮廓。

表 4：27B 模型在系统级基准测试上的结果。 本表对比了基线模型、HC 以及 mHC 在 8 个不同的下游基准测试中的零样本和少样本性能表现。结果显示，mHC 始终优于基线模型，并在大多数基准测试中超越了 HC，证明了其在大规模预训练中的有效性。

表 4 展示了在多种下游基准测试中的性能表现。mHC 带来了全面的提升，一致性地优于基线模型，并在大多数任务上超过了 HC。值得注意的是，与 HC 相比，mHC 进一步增强了模型的推理能力，在 BBH 和 DROP 任务上分别实现了 2.1% 和 2.3% 的性能增益。

规模扩展实验

图 6：mHC 与基线模型的扩展特性对比。 (a) 计算扩展曲线：实线描绘了在不同计算预算下的性能差距。每个点代表模型大小与数据集大小的最优计算配置，涵盖了从 3B、9B 到 27B 参数规模的规模扩展过程。 (b) Token 扩展曲线：展示了 3B 模型在训练过程中的轨迹。每个点代表模型在不同训练 Token 数量下的性能表现。

为了评估该方法的扩展性，研究者报告了在不同规模下 mHC 相对于基线模型的损失改善情况。在图 6 (a) 中，他们绘制了涵盖 3B、9B 和 27B 参数规模的计算规模扩展曲线。其轨迹表明，即使在更高的计算预算下，性能优势依然稳健地得以保持，仅表现出轻微的衰减。

此外，他们在图 6 (b) 中考察了训练过程中的动态变化，展示了 3B 模型的 Token 扩展曲线。总的来看，这些发现验证了 mHC 在大规模场景下的有效性。这一结论在他们内部的大规模训练实验中得到了进一步的证实。

更多详情请参阅原论文。

  时事1：火狐手机版

  12月29日,全国规模以上工业企业利润累计增速连续四个月保持正增长,马克龙表示，乌克兰可以指望法国的支持，并且该国“决心帮助乌克兰取得胜利并重建其合法权利”。朔尔茨则未就提供战斗机以及更多武器做明确表态。BBC称，目前尚不清楚这是否意味着两国可能承诺向乌克兰提供战斗机。,买球平台网址推荐。

  12月29日,外籍友人在沪挽袖献血 中医特色服务为公益添温情,此外，受到调控影响，短期内碳酸锂期货成交量虽然不及11月中旬的高点，但是持仓量依旧处于108万手左右，仅次于今年前期111.9万手的历史峰值，反映出追踪趋势的长期资金并未撤离。,手机在线网投,欧宝体育网页,真人炸金花能赢钱的金花。

  时事2：ROR真人投注

  12月29日,大雪难觅雪踪 济南趵突泉依旧水势昂扬,在梁启东看来，对于山东和辽宁来说，都需要跳出地域限制，克服“半岛意识”，打通直连跨海通道，打开面向东北亚的发展空间。山东和辽宁，位置相邻，发展互补性强，在东北全面振兴战略中，两地加强全面合作，可以迎来更多机遇。,钱柜赌城,m6米乐网官网,港姐密报A。

  12月29日,探访厦门制造业“隐形冠军”：算力加持赋能“智造”提质,前述加纳手机经销商也深有感触，在非洲无论是做翻新机生意，还是做某个品牌的代理商，在前期最重要的都是积累客户资源，一旦形成稳定的客源就难以流失。,梦幻麻将馆10,斗牛怎么才能赢钱,视讯真人游戏最新地址。

  时事3：bet365在哪注册

  12月29日,千余名越野爱好者冬日赴锡林郭勒草原竞技,报道称，美国国务院发言人马修·米勒在一份声明中表示，美国“于2023年5月9日在（汤加首都）努库阿洛法正式开设美国大使馆”，“开设这个大使馆象征着两国关系重新开始，它强调了我们对双边关系、对汤加人民，以及我们对印太地区伙伴关系的坚定承诺”。,奥博平台官方网站,九五至尊新版本,im电竞足球。

  12月29日,“读懂中国”国际会议在广州开幕,4月24日，港交所在公布2024年一季度的财报的同时，也迎来了重要的管理层变动。唐家成正式接替史美伦，成为港交所新一任主席。,365体育平台全网独家,凯时kb88手机客户端下载,威尼斯人体育在线。

  时事4：千亿体育网站登录

  12月29日,浙江青田籍邱垚伟任巴西华人华侨青年联合会第七届会长,应中华人民共和国主席习近平邀请，俄罗斯联邦总统弗拉基米尔·普京于2024年5月16日至17日对中华人民共和国进行国事访问。两国元首在北京举行正式会谈，并共同出席2024-2025年中俄文化年开幕式暨中俄建交75周年专场音乐会。中华人民共和国国务院总理李强同俄罗斯总统普京举行会见。,博鱼体育官网下载,视讯真人游戏注册,必威手机网页。

  12月29日,义利天下｜世界客商为何爱上义乌？,原来种植的老杨树陆续出现枯萎现象，沙地又裸露出来，活下来的杨树低矮无力，被当地人称为老而不死的“小老头树”，防护林整体的防风固沙效应有衰减风险。为了扭转这些趋势，通辽市从2010年开始逐步推行原有林地上的残次林更新工程，鼓励农民们种植诸如文冠果、海棠果等经济林，去取代枯死衰竭的杨树，试图达到经济效益与生态效益的统一。,正规BBIN体育注册网址,雷速体育官网下载,乐动体育官方版。