DeepSeek的mHC：改进深度学习中不可动摇的骨干

这篇文章重点介绍了DeepSeek在解决深度学习模型中残差连接的局限性方面的创新。通过引入Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)，他们解决了与灵活信息路由相关的稳定性问题，从而在稳定性和性能方面取得了显著的改进。他们解决方案的核心在于将可学习矩阵约束为双重随机，确保信号不会失控地放大。这代表了模型架构方面的一项显著进步。

• •DeepSeek的mHC解决了标准残差连接的局限性。
• •mHC引入了灵活的信息路由以提高性能。
• •双重随机约束稳定了模型，防止梯度爆炸。
• •mHC在稳定性和性能方面显示出显著的改进。