Son on yılda yaygınlaşan residual connection (artık bağlantı) paradigması, Hyper-Connections (HC) gibi çalışmalarla genişletildi. HC, artık akışın (residual stream) genişliğini artırarak ve bağlantı modellerini çeşitlendirerek önemli performans artışları sağladı. Ancak bu çeşitlendirme, residual connection'ın doğal kimlik eşleme (identity mapping) özelliğini temelden tehlikeye attı. Bu durum, ciddi eğitim kararsızlığına, sınırlı ölçeklenebilirliğe ve önemli bellek erişim yüküne yol açtı.
Bu zorlukları aşmak için Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) adında genel bir framework öneriliyor. mHC, HC'nin residual connection alanını belirli bir manifold üzerine yansıtarak kimlik eşleme özelliğini geri kazandırıyor. Aynı zamanda, verimliliği sağlamak için titiz bir altyapı optimizasyonu içeriyor. Bu yaklaşım, karmaşık ağ yapılarında dahi modelin daha istikrarlı bir şekilde öğrenmesini ve daha büyük ölçeklerde çalışabilmesini sağlıyor.
Yapılan deneysel çalışmalar, mHC'nin büyük ölçekli eğitim için etkili olduğunu gösteriyor. Somut performans iyileştirmeleri ve üstün ölçeklenebilirlik sunuyor. Esnek ve pratik bir HC uzantısı olarak mHC'nin, topolojik mimari tasarımının daha derinlemesine anlaşılmasına katkıda bulunması ve temel modellerin (foundational models) evrimi için umut vadeden yeni yönler önermesi bekleniyor.
Bu yeni yöntem, derin öğrenme modellerinin daha büyük ölçeklerde daha kararlı ve verimli bir şekilde eğitilmesini sağlayarak yapay zeka araştırmalarında önemli bir ilerleme sunuyor.