DeepSeek mHC 架构通俗解读
认知递进
Deep Neural Network → Residuals → HC → mHC
一、深度神经网络（DNN）
DNN 由很多层构成，每一层可以表示为一个函数：
很多 函数叠加在一起，可以表达复杂的函数关系。但原本的输入在逐层传递过程中，特征会逐渐衰减。
比喻：公司指令链
CEO → CTO → VP → Director → Team Lead → 基层组员。在这个传递链中，CEO 的想法会被逐层模糊化、曲解，最后基层组员理解的可能与 CEO 原意大相径庭。
二、残差连接（Residuals）
将每一层的函数改为：
即输出 不只是这一层处理过的 ，还包含原始输入 。
比喻
CTO 把自己的理解传给 VP 的同时，也把 CEO 原本的指令一并传下去。这样每一层不光知道上一层的理解，还知道上上层的指令，信息更保真。
三、HC（Hyper-Connections）
HC 是残差连接的强化版——不只是越级传达，还有更多样的信息传递渠道。
比喻
CTO 可以选择性传递：技术无关的信息降低权重，技术相关的信息增加权重。CTO 甚至可以把重要指令直接越级传递给 Director 甚至 Team Lead。
四、mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections）
什么是流形（Manifold）
近看是 N-1 维的东西，实际是 N 维东西的投影，这就是 N 维流形。
例如：地球是三维的，但看局部地区时可以用二维地图表示——虽然不是全貌，但包含了该维度所需的所有信息。
mHC = HC + 流形约束
HC 打破了层级壁垒，信息传递更充分，但容易带来不稳定性。
比喻
CEO 直接给基层程序员下达指令，程序员会很疑惑——大家不在一个层面上。CEO 的 KPI 是”提高产品质量”，翻译成基层语言就是”减少 Bug”，这个能理解；但”扩大融资额”和基层完全不相关，看不懂就不要听了。
mHC 就是给 HC 加上约束：信息要换成接收方能理解的形式，才有参考意义。
五、总结
| 阶段 | 核心思想 | 比喻 |
|---|---|---|
| DNN | 多层函数叠加 | 指令逐级传递，容易失真 |
| Residuals | ，保留原始输入 | 附带原始指令一起传下去 |
| HC | 多通道、可学习权重的信息传递 | 选择性传递 + 越级传达 |
| mHC | HC + 流形约束，防止不稳定 | 加上”智能理线器”防止信息混乱 |
给爷爷奶奶的版本
就像织毛衣一样，以前手工织只用一根线，效率不高。然后发明了一种机器，使用多股线一起编织（HC），效率高多了，但容易缠绕。现在用 mHC 方法，添加了一个智能理线器来防止线缠绕。这样织出的毛衣更加结实耐用，而且更加美观。
备注
Residuals、HC 和 mHC 全都由中国人贡献。