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深度学习十年不变的老零件，终于被中国团队换掉了
2015年何恺明提出的残差连接，通过让信息跳过中间层直接传递，解决了深度神经网络的梯度消失问题，此后成为AI模型的标配。2025年DeepSeek团队推出mHC（流形约束超连接），成功突破了这个沿用十年的架构。mHC将单通道升级为多通道设计，并引入双随机矩阵约束，确保信号在不同通道间公平分配，避免了超连接中信号失控的问题。实验显示，60层叠加后信号放大倍数从3000倍降至1.6倍。通过合并操作等工程优化，DeepSeek解决了多通道带来的内存访问量激增问题，为深度学习架构创新提供了新方向。
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