DeepSeek最新发布：功能亮点与实战体验全解析
DeepSeek发布一项新研究成果，其创始人梁文锋在论文作者之列。
免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新！ 👉 点此立即查看 👈
1月1日消息，人工智能公司DeepSeek在学术平台arXiv上发布了一篇题为《迈向更稳定的超连接：流形约束超连接》的论文。这项研究旨在解决传统超连接架构在大规模模型训练中出现的稳定性问题，同时保持其显著性能优势。论文三位共同一作分别是谢振达、韦毅轩和曹焕奇。值得注意的是，DeepSeek创始人梁文锋也出现在作者名单中，显示出公司对这项基础研究的深度参与。
论文摘要指出，近年来以超连接为代表的研究，通过拓宽残差宽度和多样化连接模式，拓展了过去十年间确立的普遍采用的残差连接范式。虽然这些改进带来了显著的性能提升，但连接模式的多样化从根本上削弱了残差连接固有的恒等映射特性，导致严重的训练不稳定性与受限的可扩展性，同时还造成了显著的内存访问开销。为了解决这些问题，DeepSeek提出了流形约束超连接——一种通用框架，能够将HC的残差连接空间投影到特定流形上，从而恢复恒等映射特性，并融合严格的基础设施优化以确保运行效率。实证实验表明，mHC能够有效支持大规模训练，在提供明显性能提升的同时具备更优的可扩展性。DeepSeek预计，mHC作为HC的一种灵活而实用的拓展，将有助于深化对拓扑架构设计的理解，并为基座模型的演进指明富有前景的方向。
内部大规模训练结果显示，mHC可有效支持规模化训练，当扩展率λ=4时，仅带来6.7%的额外时间开销。
图为残差连接范式的示意图。本图对比了(a)标准残差连接、(b)超连接以及(c)流形约束超连接的结构设计。与无约束的HC不同，mHC通过将连接矩阵投影到一个约束流形上，专注于优化残差连接空间，从而确保训练的稳定性。
论文在结论与展望部分指出，实证结果表明，mHC能有效恢复恒等映射特性，相比传统HC，能以更优的可扩展性实现稳定的大规模训练。关键的是，通过高效的基础设施级优化，mHC以可忽略的计算开销实现了上述改进。
论文还指出，作为HC范式的广义拓展，mHC为未来研究开辟了多个重要方向：虽然本研究采用双随机矩阵确保稳定性，但该框架可兼容针对特定学习目标设计的多种流形约束探索；预计对差异化几何约束的深入研究可能催生能更好权衡可塑性—稳定性关系的新方法。此外，DeepSeek希望mHC能重新激发学界对宏观架构设计的关注。通过深化对拓扑结构如何影响优化与表征学习的理解，mHC将有助于突破现有局限，并可能为下一代基础架构的演进指明新路径。
近期，DeepSeek技术发布动作频频。2025年12月1日，DeepSeek同时发布两个正式版模型：DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale。
DeepSeek表示，DeepSeek-V3.2的目标是平衡推理能力与输出长度，适合日常使用，例如问答场景和通用Agent任务场景。在公开的推理类Benchmark测试中，DeepSeek-V3.2达到了GPT-5的水平，仅略低于Gemini-3.0-Pro；相比Kimi-K2-Thinking，V3.2的输出长度大幅降低，显著减少了计算开销与用户等待时间。
DeepSeek-V3.2-Speciale是DeepSeek-V3.2的长思考增强版，同时结合了DeepSeek-Math-V2的定理证明能力。该模型具备出色的指令跟随、严谨的数学证明与逻辑验证能力，在主流推理基准测试上的性能表现媲美Gemini-3.0-Pro。
2025年9月29日，DeepSeek宣布，正式发布DeepSeek-V3.2-Exp模型。作为迈向新一代架构的中间步骤，V3.2-Exp在V3.1-Terminus的基础上引入了DeepSeek Sparse Attention（一种稀疏注意力机制），针对长文本的训练和推理效率进行了探索性的优化和验证。同时API大幅降价。在新的价格政策下，开发者调用DeepSeek API的成本将降低50%以上。
2025年9月17日，在最新一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Nature封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认可。
Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek打破。”
综合自：DeepSeek论文、证券时报此前报道
责编：李丹
校对：王锦程
版权声明
证券时报各平台所有原创内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关行为主体法律责任的权利。
转载与合作可联系证券时报小助理，微信ID：SecuritiesTimes
END
相关攻略
机器之心发布近期，我们注意到 openJiuwen 社区持续获得国际关注，先后登上多家海外科技媒体。亚太头部科技媒体Tech in Asia专题报道了 openJiuwen 先进的架构设计理念 [1
完全零基础，自己手搓一个权游里龙妈的3D模型，需要多久？2秒接着再给它贴上纹理，大概10秒以内，我就无痛得到了一个3D龙妈。不仅快，而且细节丰富、拓扑干净、布线稳定。同样，只甩一张参考图，我还可以快
机器之心编辑部速度、质量、管线可用性，是 AI 3D 生成领域公认的不可能三角。三件事，从来没有同时成立过。直到现在。VAST 最新发布的 Tripo P1 0，首次在原生三维空间中实现概率生成，2
闻乐 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI字节Seed都开始用化学思想搞大模型了——深度推理是共价键、自我反思是氢键、自我探索是范德华力？！传统的大模型长思维链推理基本把AI的思考过程等同于
谷歌CEO皮查伊在X上高调宣布，Gemini 3 Deep Think在最难的挑战上，取得了前所未有的成绩。这个项目，正是姚顺宇加入谷歌后参与的第一个重量级项目。作为谷歌的对手之一，xAI的创始人马
热门专题
热门推荐
数据挖掘与分析的基本流程 想把一堆数据变成洞察和决策？你需要一个系统的流程。这里梳理了一套清晰可行的路径，按步骤推进，能让你的数据分析工作事半功倍。 第一步：数据探索 拿到数据别急着动手。先得跟它“认识认识”，看看它到底长什么样。这个过程就是数据探索：通过检验数据质量、绘制图表、计算关键特征量等方式
数据抓取这件事，本质上就是让自动化程序代替人手，按照预设的规则，从浩瀚的互联网上高效地收集公开信息。整个过程听起来很技术化，但其实可以把它拆解成几个环环相扣的步骤，理解起来并不难。 目标选择 第一步是明确方向。就像出门寻宝得先有张地图，数据抓取也需要事先锁定目标网站，并精确圈定出你要提取的具体数据内
在商业领域中，合同管理是一项至关重要的任务 生意越做越大，需要处理的合同自然也堆积如山。这时候，合同管理的效率与准确性，就成了所有管理者必须直视的关键问题。如何应对？答案之一是建立起一套高效的合同快速对比机制。今天，我们就来拆解一下实现合同快速对比的核心步骤与实用方法，帮你把这项繁琐却重要的工作，变
币圈巨鲸地址可通过五种方式识别：一、用Etherscan等浏览器查Top Holders；二、借Nansen、Arkham等平台看已标记地址；三、监控CryptoQuant交易所净流量；四、订阅Whale Alert实时警报；五、交叉验证Nansen、Glassnode等多源数据确保准确性。 币圈加
谷歌与苹果联手：下一代Siri背后的AI范式转移 科技圈最近有个大新闻，在Google Cloud Next26大会上，官方消息终于落定：苹果正式选定谷歌作为其首选云服务提供商。双方正在联手，基于谷歌的Gemini模型，共同开发下一代“Apple Foundation”机型。这意味着什么？简单说，那