DeepSeek 最新发布的论文《mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections》（流形约束超连接）并非直接聚焦于传统意义上的“语音降噪”或“文本去噪”，而是针对大模型训练过程中的信号干扰与不稳定问题提出了一种全新的架构级解决方案，本质上是一种训练信号层面的“降噪”机制。
一、背景：从“残差连接”到“超连接”的演进与问题
在深度学习领域，残差连接（ResNet）自2015年由何恺明等人提出以来，已成为几乎所有大模型的“地基”。它通过允许信息“跳过”某些层直接传递，解决了深层网络训练困难的问题，可类比为一条“单车道高速公路”。
然而，随着模型参数突破千亿级别，这条“单车道”逐渐成为瓶颈。2024年，字节跳动团队提出了超连接（Hyper-Connections, HC）范式，将单车道扩展为“多车道”，显著提升了模型容量和性能。但随之而来的问题是：信号拥堵与冲突加剧——大量并行路径导致梯度传播混乱，训练过程变得极不稳定，甚至频繁“炸机”（训练崩溃）。
这正是 DeepSeek 论文要解决的核心问题：如何在保留 HC 高吞吐优势的同时，消除其带来的“噪声”与不稳定性？
二、mHC 的核心思想：流形约束作为“智能调度系统”
DeepSeek 提出的mHC（Manifold-Constrained Hyper-
