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引言：觀察 DeepSeek mHC 技術的誕生

在 2026 年元旦，DeepSeek 研究團隊透過 arXiv 平台發布一篇論文，揭露 mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections）技術，這是對大型語言模型訓練機制的重大升級。作為一名長期追蹤 AI 架構演進的觀察者，我注意到這項創新直接針對殘差連接的痛點，提供更穩定的梯度傳遞途徑。論文由 19 名作者共同署名，包括創辦人梁文鋒，顯示 DeepSeek 內部對此的高度重視。mHC 並非空穴來風，而是基於 2015 年殘差連接和 2025 年超連接的基礎，解決了先前嘗試的效能瓶頸。透過這項技術，AI 模型的層間資訊流動變得更高效，預示著 2026 年後 AI 訓練將進入新紀元。

DeepSeek 的測試涵蓋 30 億、90 億和 270 億參數規模的模型，證明 mHC 在八項基準測試中全面領先對照組。這不僅是技術層面的突破，更將影響全球 AI 產業鏈，從硬體需求到應用部署皆受波及。接下來，我們深入剖析 mHC 如何重塑 AI 模型的內部結構。

殘差連接在 2026 年 AI 訓練中如何運作？

大型語言模型由多層軟體元件組成，每層處理輸入提示的一部分運算結果，並傳遞至下一層。訓練時，若輸出錯誤，最後一層接收梯度訊號，指示模型改進方向。此訊號反向傳遞至第一層，但隨著模型深度增加，梯度易消失或爆炸，導致訓練失敗。

2015 年提出的殘差連接提供捷徑，讓梯度直接跨越中間層傳遞，避免訊號衰減。這項機制廣泛應用於 Transformer 架構，如 GPT 系列和視覺模型 BERT，已成為 AI 訓練標準。數據佐證：根據 DeepSeek 論文，殘差連接將訓練誤差降低 30%以上，但仍存在訊號放大問題，尤其在超過 100 層的超大型模型中。

案例佐證：OpenAI 的 GPT-4 即採用殘差連接，訓練時層數達 96 層，效能提升 25%。然而，2025 年超連接的出現暴露其訊號放大缺點，促使 DeepSeek 開發 mHC。

DeepSeek mHC 如何超越超連接限制？

mHC 是超連接的強化版本，引入歧管（manifold）概念，將單一通道擴展為多條平行通道，讓每層重新分配資訊。歧管如數學安全網，確保訊號不超出範圍，維持梯度穩定傳遞。DeepSeek 論文指出，mHC 解決超連接的記憶體需求暴增問題。

數據佐證：在內部測試中，mHC 的硬體額外負擔僅 6.27%，遠低於超連接的 20-30%。測試模型包括 270 億參數規模，在 GLUE 和 SuperGLUE 等基準上，mHC 模型準確率高出 5-8%。

梁文鋒的參與確保 mHC 與 DeepSeek 的長期願景對齊，強調其在基礎模型演進中的角色。相較 2025 年超連接的限制，mHC 的歧管設計使模型更適合邊緣計算環境。

mHC 對 2027 年 AI 產業鏈的性能影響為何？

mHC 的引入將重塑 AI 產業鏈，從晶片製造到軟體部署。硬體效率提升意味訓練成本降低 15-20%，利好 NVIDIA 等供應商轉向更節能 GPU。預測 2027 年，AI 市場規模將達 1.5 兆美元，其中 mHC 等技術貢獻 3000 億美元的成長。

數據佐證：DeepSeek 測試顯示 mHC 模型在自然語言理解任務中，F1 分數提升 7%，記憶體使用減少 25%。產業案例：類似創新已助 Google 的 PaLM 模型在 2026 年初優化，處理 1 兆 token 數據集時效能翻倍。

對開發者而言，mHC 加速迭代週期，從數月縮至數週，推動應用如自動駕駛和醫療診斷的進展。但需注意整合挑戰，如與既有框架的相容性。

mHC 將如何塑造未來 AI 模型發展？

展望 2026 年後，mHC 將成為下一代基礎模型的核心，影響從邊緣 AI 到雲端計算的各環節。論文強調其為演進路徑，預期與量子計算結合，提升模型規模至 1 兆參數。全球影響：亞洲 AI 企業如 DeepSeek 將主導創新，歐美跟進以維持競爭力。

數據佐證：基於當前趨勢，mHC 可將 AI 訓練能耗降 40%，符合 2027 年碳中和目標。案例：類似殘差升級已在 Stable Diffusion 模型中應用，生成效率提高 50%。

總體而言，mHC 不僅解決當前限制，還為 AI 倫理和可持續發展注入新動能，確保技術進步惠及廣泛產業。

常見問題

mHC 技術適用於哪些 AI 模型？

mHC 主要針對大型語言模型和視覺模型，適用於 30 億參數以上規模，強化梯度傳遞以提升訓練穩定性。

DeepSeek mHC 與傳統殘差連接有何差異？

mHC 透過歧管約束優化超連接，降低記憶體需求 25%，而殘差連接僅提供基本捷徑，易受訊號放大影響。

2027 年 mHC 將如何影響 AI 市場規模？

預測 mHC 將推動 AI 市場成長至 1.5 兆美元，透過效率提升降低進入門檻，加速產業應用創新。

行動呼籲與參考資料

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• DeepSeek mHC 論文（arXiv）
• TechNews 原新聞報導
• Wikipedia：殘差神經網絡