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简介

现代人工智能模型，例如层级模型（LLM），是由数百层层堆叠而成。每一层都处理信息并将其传递下去。训练这种深度系统极其困难，并非因为缺乏数据或计算能力，而是因为信息在层层传递的过程中很容易变得不稳定。

DeepSeek 的新论文聚焦于一个非常具体但至关重要的问题：信息应该如何在层之间流动，才能使模型在不崩溃的情况下不断扩大规模？

答案引出了一种新的架构理念，称为流形约束超连接（Manifold-Constrained Hyper-Connections，简称 mHC）。

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