北京
（來源：作家方曉莉）
近日，大家關注到有一則新聞，叫《“‘DeepSeek發布最新論文，破解大模型訓練擁堵難’”》。全文如下。
’”：祝福。
這里，我剖析兩個概念。第一。什么是“mHC”，根據這個新聞上說，“mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections”屬于一種“流形約束超連接”其實簡單說，就是信息思維突破不了原有約束；這是因為之前信息源來源不止的時候，且無法正確分析，出現的一種失誤或者錯誤，在這種前提下，所產生利用“mHC”：姑且怎么說，而增加的微信鏈接微縮級代表，類似于拓撲結構進行第一層，甚至第二層，第三層……甚至很多層的分析，但是最后結果是什么？……其實很簡單。
信息源的無法確定，導致次信息要素的集合呈現。這是一種彌補狀態。因為原本呈現的不是第一要素，或者是通過其他途徑而獲得的信息因素，在這種情況下無法進行更多突破的時候，為了確保正確性，這個時候采取這種“超連接”的過程當中，以所謂“mHC”的形式出現，其實是有弊端的，那就是需要不斷地“mHC”， 知道產生如何一兩個真正的“MHC”后，可能才能夠透視結果：但是無法透視第一原型的話，可能最終桎梏于此。
第二。關于期間提到的“字節”所謂“HC”的概念，這個更合理。因為原本字節還沒有成為儲蓄一個信息源的過程，它很多信息源甚至可以說是分散的，還沒有形成一個完整閉環。很多信息要素，單純網絡上有信息資源或者信息資源庫，但是往往還沒有形成一個真正的閉環，在這種情況下，無法形成真正的信息要領。
在這種情況下，所謂的“HC”顯得鏈接便有點勉強。我只能這么說。
PS：
目前全球在人工智能方面，很多發展得不咋地，嚴格說，還沒有進入真正的思維，但卻可以通過一些技巧性辦法進行訓練的方式，這個時候的“AI”特質顯得更加被動。
距離真正的進程，還很遠。
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