‼️重磅：DeepSeeK R2或在春节期间发布2016年至今，几乎所有大模型都在使用“残差连接”（Residual Connection）作为深度学习架构的基石：主要解决神经网络层数太深就训练不动的问题。这种残差连接像一条单车道小路，让车（数据）稳稳地开，不会出事。2024年超连接（Hyper-Connections, HC） 的研究试图打破这一常规，它把小路扩成 4 条车道，车多了，性能涨了，但车能随便换道、掉头，结果事故（梯度爆炸）频发。Deepseek最新论文提出了一种名为"流形约束超连接"(mHC)的创新架构，通俗来说就像在高速公路(mHC)和羊肠小道(传统残差连接)之间找到了完美平衡：DeepSeeK 引入"双随机矩阵"这一数学工具（想象交通信号灯系统），强制让所有连接变换满足两个条件： 1）信号强度守恒（不会突然放大/缩小） 2） 多层组合后仍保持稳定（就像接力赛不会丢棒）。核心意义：‼️不是微调，是优化了全球用了十年不变的深度学习宏观架构，而且由中国提出，2026年为AI开了好头‼️再次体现DeepSeek追求的初心：用更少的资源做出更强的模型，实际效果：[Sun]工程巧思 ：通过三大优化实现"鱼与熊掌兼得"： 1）算子融合：把多个计算步骤"打包"处理，降低60%内存访问 2）智能重计算：像游戏中的"即时存档"，只重算关键数据 3）通信隐藏：让数据传输和计算"并行不悖" 。最终仅增加6.7%训练时间，就换来了显著性能提升。在27B参数模型上，mHC在BBH/DROP等推理任务中比传统方法提升2%以上。更惊艳的是扩展性——无论是增大模型规模（从7B到65B）还是增加数据量，mHC的优势持续扩大，证明其真正具备"大模型时代"所需的稳定性。免责声明：基于公开资料整理，可能存在信息滞后或更新不及时、不全面的风险；任何情况下均不构成投资建议。