在深度學習領域，殘差連接自2016年ResNet架構問世以來，始終是支撐大規模神經網絡訓練的核心設計。這種通過"捷徑通道"繞過非線性變換的機制，有效緩解了梯度消失問題，使模型層數得以突破性增長。然而，隨著模型規模持續擴大，傳統殘差架構的局限性逐漸顯現，特別是在硬件資源受限的場景下，信號傳播穩定性成為制約技術突破的關鍵瓶頸。
字節跳動于2024年推出的超連接（HyperConnection）技術，通過拓寬殘差流寬度并構建多路并行信號通道，在模型表達能力上取得顯著提升。但DeepSeek團隊的實證研究揭示，該技術在270億參數規模訓練中，約12000步后會出現梯度范數劇烈波動，第60層信號強度竟膨脹至輸入值的3000倍。這種信號發散現象源于超連接架構放棄了殘差連接原有的恒等映射約束，導致大規模訓練時誤差累積失控。
針對這一難題，DeepSeek提出的流形約束超連接（mHC）架構引入雙重隨機矩陣理論，為信號傳播設立嚴格的數學邊界。該架構要求變換矩陣的每行每列元素之和均為1且非負，確保輸出信號強度始終介于輸入信號的最大最小值之間。實驗數據顯示，在相同訓練條件下，mHC架構的信號放大峰值被控制在1.6倍以內，較超連接架構的3000倍形成質的飛躍。
在計算效率優化方面，DeepSeek團隊開發了基于Sinkhorn-Knopp迭代的投影算法，僅需20輪迭代即可實現矩陣約束收斂，將額外訓練成本壓制在6.7%以內。配合算子融合、反向傳播重計算和流水線并行優化三項關鍵技術，成功將內存開銷從隨層數線性增長轉化為由模塊大小控制的有界增長。這種系統級優化使30億至270億參數模型在搭載mHC架構后，均展現出穩定的性能提升。
基準測試結果表明，270億參數模型在BIG-Bench Hard復雜推理任務中準確率提升2.1%，在DROP閱讀理解任務中提升2.3%。更值得關注的是，這種性能增益建立在不依賴尖端算力芯片的基礎之上。通過將bfloat16混合精度內核與TileLang編程框架深度結合，DeepSeek在A800/A100等主流硬件上實現了全參數規模的穩定訓練。
在技術發布策略上，DeepSeek選擇通過arXiv和Hugging Face等開放平臺率先公開研究成果，這種做法雖與傳統學術期刊路徑不同，卻顯著提升了技術擴散速度。開放源代碼和可復現的實驗數據，迫使國際同行必須直面中國團隊提出的數學約束方案，要么跟進類似技術路線，要么證明自身路徑的優越性。這種競爭態勢正在重塑全球AI研發的生態格局。
回顧技術演進脈絡，字節跳動與DeepSeek的連續突破形成有趣對照：前者率先打破殘差連接的"靜默穩定"，后者則在硬件約束下完成系統性補位。這種接力式創新印證了產業界對技術瓶頸的認知深化——當算力增長遭遇物理極限時，數學原理的深度挖掘與系統工程的精密優化，將成為突破困境的關鍵路徑。
隨著2026年春節臨近，業界普遍預期DeepSeek將發布搭載mHC架構的R2旗艦模型。無論基準測試結果如何，這種"在約束中創新"的研發模式已展現獨特價值。它證明AI競賽并非只有"堆砌算力"的單選項，硬件限制反而可能成為催生核心突破的催化劑。當西方實驗室仍在爭論模型規模與能效比時，中國團隊已通過數學創新開辟出新的技術賽道。
