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1月1日新闻 ，DeepSeek赶在新年前发送了“贺礼” ，在新论文中提出了名为mHC（流形约束超毗连）的新网络架构 ，旨在解决古板架构在大规模模子训练中的不稳固性问题 ，这一研究或将为下一代基础架构的演进指明新偏向。
梁文锋署名论文宣布
新论文名为《mHC :Manifold-Constrained Hyper-Connections》（《mHC：流形约束超毗连 》） ，DeepSeek首创人兼CEO梁文锋泛起在了合著名单之中 ，而解振达（Zhenda Xie）、韦毅轩（Yixuan Wei）、曹焕琪（Huanqi Cao）则是焦点孝顺者。
近年来 ，以超毗连（HC）为代表的研究拓展了已往十年确立的通用残差毗连范式（深度神经网络的经典毗连范式） ，靠拓宽神经网络的“信息传输通道”、增添通道间的毗连 ，让模子性能变好。但这种多样化也导致了大规模训练中的不稳固性、可扩展性受限及内存会见开销大的问题。
因此 ，DeepSeek这篇论文针对超毗连架构这些问题 ，提出兼顾性能与效率的刷新框架 ，即mHC架构 ，这类似于给超毗连的“信息通道”加了一套“交通规则” ，在保存性能优势的同时 ，又恢复了信息原样转达的特征 ，让模子训练更稳固、更容易做大 ，从而推动大模子底层架构的工业化落地。
这一论文整体较为手艺 ，但通俗来讲 ，若是将AI模子想象成一个很长的“盘算链条” ，古板盘算链条的问题在于 ，转达信息时是一条窄窄的管道 ，信息量大了就会“堵车”。厥后的要领是将管道加宽（超毗连） ，信息流更多 ，但水流太猛有时间会把水管冲坏。DeepSeek提出的mHC相当于给水管加了“智能调理阀” ，能确保水流的稳固 ，运行的时间更省资源。
在论文中 ，DeepSeek体现 ，mHC为未来研究开发了多个远景辽阔的路径。研究团队希望mHC能重新引发学界对宏观架构设计的兴趣。通过深化对拓扑结构怎样影响优化与表征学习的明确 ，mHC或将有助于突破目今限制 ，并可能为下一代基础架构的演进指明新偏向。
从行业意义上来看 ，mHC或许能让企业在训练更大规模的基础模子时 ，镌汰硬件投入、缩短训练周期。好比算力有限的中小AI企业 ，也能实验开发更重大的大模子 ，降低了大模子研发的门槛。别的 ，训练稳固性和可扩展性的提升 ，能让大模子在更重大的场景落地 ，好比需要超大规模参数的多模态模子、工业级的智能决议系统。
有行业人士评价以为 ，DeepSeek这一研究是底层立异 ，这次立异的架构看向的是Transformer最基础的问题 ，连系此前的积累 ，他展望DeepSeek 有望在V4版本中做出重大的更新。
自2025年头引发普遍关注以来 ，这一年DeepSeek虽未正式推出R2或V4等重大版本 ，但在模子迭代与开源上一连发力：仅12月就同步推出了DeepSeek-V3.2与V3.2-Special ，11月尾也开源了数学推理模子DeepSeek-Math-V2 ，成为现在首个抵达国际奥数金牌水平并开放使用的数学模子。
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