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　　这个方案相当于把单通道传送带改成了多通道，信息传输效率确实提高了，性能也跟着提升。

　　多通道没有统一的调度规则，信息在传输中会出现放大或压制的情况，就像失控的跷跷板。

　　有头部AI企业试过用类似超连接的方案训练千亿级模型，结果训练进行到一万多步时就频繁中断，损失值突然飙升。

　　这可不是小问题，大模型训练一次要耗费大量的算力和资金，中途崩溃意味着之前的投入全打了水漂。

　　这个系统靠Sinkhorn-Knopp算法实现，能把连接矩阵约束在双拟随机矩阵的流形上。

　　双拟随机矩阵的行和列之和都是1，还都是非负数，能保证信息传播时能量守恒，不会出现突然放大或缩小的情况。

　　它没有否定超连接拓宽通道的思路，而是在这个基础上做优化，这种改良式创新往往比颠覆性创新更容易落地。

　　同时采用了重计算策略，前向传播时丢弃中间数据，反向传播时再重新计算，这样能大幅降低内存占用。

　　这些优化措施效果很明显，在扩展倍率为4的情况下，训练时间只增加了一点，却换来了稳定性的大幅提升。

　　DeepSeek用不同规模的模型做了测试，重点验证了27B参数模型的表现。

　　结果很直观，mHC彻底解决了超连接的训练不稳定问题，最终的损失值比传统基线模型还低。

　　在下游任务测试中，mHC的表现也全面超越了基线模型，在推理相关的任务上，比超连接还多了几个百分点的提升。

　　规模扩展实验也能说明问题。从3B到27B参数的模型，mHC的性能优势一直保持得很好。

　　它更像是给行业指明了一个方向，大模型竞争不再是单纯堆参数、堆算力，架构的精细化设计同样重要。

　　mHC架构用巧妙的设计平衡了性能、稳定性和成本三个核心要素，给大模型架构的演进提供了新的思路。

　　未来随着更多企业跟进和优化，说不定会催生出更多高效稳定的大模型架构，让AI技术的落地变得更容易。

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