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DeepSeek推出mHC架构,大幅提升大模型训练效率

2026-01-02 01:04:49
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核心摘要

DeepSeek基于ResNet与超连接架构基础,推出全新AI训练方法。公司CEO梁文锋直接主导技术演进,通过引入流形约束超连接技术,显著提升大模型训练效率。该方法已在30亿、90亿及270亿参数规模模型中完成验证,在保持性能稳定的同时未增加额外计算成本。行业观察者根据其技术发布规律,预计2026年春节前将迎来新一代模型发布。

技术架构演进

最新提出的流形约束超连接方法,是在字节跳动2024年提出的超连接架构基础上的重要升级。原始ResNet架构通过保持跨层信号强度实现深度神经网络训练,但在大规模扩展中面临学习效率挑战。字节跳动的超连接方案虽改善了信号流传输,却未完全解决大模型内存占用问题。DeepSeek创新性地引入流形约束机制,通过控制参数扩张有效降低了训练过程中的内存与计算消耗。研究团队证实,该技术在大规模模型训练中既能保持单元计算成本不变,又能维持优异的性能表现。

论文主要作者指出,该体系能够实现稳定无崩溃的深度学习,仅需最小化的基础设施调整即可部署运行。跨模型规模的测试结果充分验证了该技术方案的适应性与可靠性。深度求索官方表示,相较于既往基于超连接的框架,新方法在信号保持与扩展能力方面表现出显著优势。

技术领导力彰显

公司首席执行官梁文锋作为论文最终作者亲自提交研究成果,延续其深度参与核心技术研发的一贯风格。这位技术领袖持续通过学术平台发布与公司核心模型相关的关键技术论文,而团队其他研究人员通常负责提交与产品开发关联度较低的支持性研究。本次深度参与再度印证其对公司人工智能核心研发工作的直接领导。

业界专家分析指出,深度求索的论文发布往往预示着新一代模型的演进方向。此前R1模型的发布就曾呈现类似的技术论文先行、产品后续跟进的模式。尽管公司尚未公布具体日程,但其技术发布规律已形成可循的节奏。虽然官方对细节保持沉默,但持续的研究成果更新暗示新的系统正在积极研发中。

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