跪讀了下deepseek最新的文章（） 粗淺理解說下，不對的地方大家多指正 這份研究（mHC）對AI產業而言，本質上是提供了一種“低成本、高回報”的模型升級方案。 模型效果：顯著增強“思考能力”更聰明： 在不改變模型基礎架構的情況下，mHC顯著提升了AI的處理能力。在反映邏輯推理和閱讀理解的測試（如BBH和DROP）中，性能提升了2.1%到2.3%。這意味著模型在處理複雜商業邏輯、財務分析等任務時會表現得更像“專家”而非“復讀機”。 訓練成本：極低的性能損耗換取高收益性價比高： 雖然這種新技術增加了信息的傳輸寬度，但通過深度的軟件和硬件協同優化，在實際訓練270億參數的大型模型時，僅增加了約6.7%的時間成本。對於投資者而言，這意味著用極小的額外電費和算力投入，換取了一個更高階的模型表現。 訓練穩定性：規避“訓練崩潰”帶來的資產損失告別死機： 以前類似的嘗試（如HC）雖然也想把信息路修寬，但因為缺乏約束，大模型在訓練到一半時經常會“發瘋”或崩潰（Loss突跳），導致珍貴的算力資源被浪費。mHC通過數學上的“平衡咒語”（流形約束），確保模型在訓練過程中極其穩健，保護了昂貴的算力投資不因系統性崩潰而打水漂。 內存需求：通過算法巧勁解決“硬件瓶頸”聰明用內存： 這種技術把信息的“車道”拓寬了4倍，理論上會非常吃內存。但DeepSeek通過一種名為“選擇性重計算”的技術，用一點點額外的計算時間省下了大量的顯存空間。這讓現有的H100/H200等高端顯卡在不增加硬件成本的前提下，就能跑起這種更複雜的架構。 未來潛力：打破了“堆機器”的傳統上限新增長點： 以前提升模型效果主要靠“堆數據”和“堆GPU”。mHC開闢了第三條路：優化模型的內部骨架。它證明了通過改進層與層之間的連接方式，即便不盲目增加模型大小，也能持續壓榨出更多的性能紅利。 投資者視角下的類比：如果說大模型是一座工廠，那麼以往的升級是靠增加工人數量（增加參數）。而 mHC 則是在不怎麼增加工位的情況下，重新理順了工廠的流水線和物流通道。它既把傳送帶拓寬了數倍來運送更多零件，又通過一套精密的交管系統確保工廠不會因為物流擁堵而停產。最終結果就是：工廠效率大幅提升，而你付出的電費和設備維護費幾乎沒變。

“mHC 並沒有從根本上減少 AI 對內存的需求，反而因為其多流設計增加了內存壓力” @rickawsb 看了下這個mHC理論上更需要內存了