当行业目光聚焦于AI应用层与智能体创新时，DeepSeek却将技术攻坚的矛头指向了更为基础的领域。这家以技术突破著称的机构，近日由首席执行官梁文锋领衔，在学术领域抛出一枚重磅炸弹——新提出的“流形约束超连接”（mHC）方案，被业内人士评价为对AI底层架构的颠覆性革新。
传统AI模型训练中，超参数调整如同在精密仪器上校准刻度，稍有不慎便会影响整体性能。mHC方案的创新性在于，其完全摒弃了引入新超参数的常规路径，转而通过构建数学上的流形约束关系，在现有参数空间内实现网络连接的动态优化。实验数据显示，该方案仅需增加约3%的训练计算量，即可在图像分类、自然语言处理等任务中实现平均1.2%的准确率提升，同时将模型训练波动幅度降低40%。
在深度学习领域，模型稳定性与性能提升往往呈现此消彼长的关系。mHC方案通过重构神经元间的连接方式，使信息传递路径形成拓扑意义上的“最短流形”，这种设计既保证了特征提取的效率，又通过几何约束抑制了训练过程中的梯度震荡。研究团队在ResNet-50、BERT等经典架构上的验证表明，该方案具有广泛的模型适配性，无需针对特定结构进行定制化修改。
值得关注的是，mHC方案的提出折射出当前AI技术发展的深层转向。当行业普遍追求模型参数量级突破时，DeepSeek选择回归数学本质，通过优化信息流动机制提升计算资源利用率。这种“向底层要效率”的技术哲学，与其此前在混合精度训练、动态网络剪枝等领域的研究一脉相承，共同构建起独特的技术壁垒。业内专家指出，该成果或将推动AI研究从“规模竞赛”转向“效率革命”，为算力受限场景下的模型部署开辟新路径。
