1月1日消息，DeepSeek赶在新年前发送了“贺礼”，在新论文中提出了名为mHC（流形约束超连接）的新网络架构，旨在解决传统架构在大规模模型训练中的不稳定性问题，这一研究或将为下一代基础架构的演进指明新方向。
近年来，以超连接（HC）为代表的研究拓展了过去十年确立的通用残差连接范式（深度神经网络的经典连接范式），靠拓宽神经网络的“信息传输通道”、增加通道间的连接，让模型性能变好。但这种多样化也导致了大规模训练中的不稳定性、可扩展性受限及内存访问开销大的问题。
因此，DeepSeek这篇论文针对超连接架构这些问题，提出兼顾性能与效率的改进框架，即mHC 架构，这类似于给超连接的“信息通道”加了一套“交通规则”，在保留性能优势的同时，又恢复了信息原样传递的特性，让模型训练更稳定、更容易做大，从而推动大模型底层架构的工业化落地。
这一论文整体较为技术，但通俗来讲，如果将AI模型想象成一个很长的“计算链条”，传统计算链条的问题在于，传递信息时是一条窄窄的管道，信息量大了就会“堵车”。后来的方法是将管道加宽（超连接），信息流更多，但水流太猛有时候会把水管冲坏。DeepSeek提出的mHC相当于给水管加了“智能调节阀”，能确保水流的稳定，运行的时候更省资源。
在论文中，DeepSeek表示，mHC为未来研究开辟了多个前景广阔的路径。研究团队希望mHC能重新激发学界对宏观架构设计的兴趣。通过深化对拓扑结构如何影响优化与表征学习的理解，mHC或将有助于突破当前限制，并可能为下一代基础架构的演进指明新方向。
从行业意义上来看，mHC或许能让公司在训练更大规模的基础模型时，减少硬件投入、缩短训练周期。比如算力有限的中小AI公司，也能尝试开发更复杂的大模型，降低了大模型研发的门槛。此外，训练稳定性和可扩展性的提升，能让大模型在更复杂的场景落地，比如需要超大规模参数的多模态模型、工业级的智能决策系统。
有行业人士评价认为，DeepSeek这一研究是底层创新，这次创新的架构看向的是Transformer最基础的问题，结合此前的积累，他预测DeepSeek 有望在V4版本中做出重大的更新。
自2025年初引发广泛关注以来，这一年DeepSeek虽未正式推出R2或V4等重大版本，但在模型迭代与开源上持续发力：仅12月就同步推出了DeepSeek-V3.2与V3.2-Special，11月底也开源了数学推理模型DeepSeek-Math-V2，成为目前首个达到国际奥数金牌水平并开放使用的数学模型。
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? 钟方云记者 张治廷 摄
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? 熊小华记者 许彦浦 摄
? “我们中心组建了脑结构技术与临床应用‘十四五’攻关团队，成立了覆盖从运动感知、神经功能修复、解码算法、无线系统研发等多个方向的独立研究组。”赵郑拓介绍，攻关团队以建制化方式在脑机接口方面的研究自2022年启动，在中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心长达十几年在脑科学研究的积累上，上海在跨科研机构、多学科交叉融合的支持，使得团队得以快速、顺利地开展相关科研工作。他们研制及生产的神经电极的横截面积仅为Neuralink所使用电极的1/5—1/7，柔性超过Neuralink，降低了对脑组织的损伤。该超柔性神经电极具备高密度、大范围、高通量、长时间稳定在体内神经信号采集能力，已相继完成在啮齿类（小鼠）、非人灵长类（猕猴）和人脑中长期植入和稳定记录验证，为植入式脑机接口前端电极组织相容性差和信道带宽窄的关键瓶颈提供了解决方案。《17c.com》
