1 月 2 日，元旦假期期间，DeepSeek 发布一篇全新论文，提出名为「流形约束超连接」（mHC）的训练框架，再次引发业内讨论。虽然 2025 年未见 DeepSeek 推出全新大模型，但这一年其持续迭代 DeepSeek V3.X，并公布多项关键技术，为下一代模型铺路。
论文聚焦深度学习中的「超连接」稳定性问题。研究指出，传统 HC 结构在大参数模型训练中容易出现数值放大、损失激增，难以长期稳定运行。DeepSeek 提出的 mHC 方法，通过约束放大总量，使训练过程保持可控。在 27B 参数模型测试中，训练时间仅小幅增加，复杂推理和阅读理解任务准确率却有明显提升。
更受关注的是，论文中提到相关结论已通过「内部大规模实验」进一步验证。业内普遍认为，这一表述暗示新一代基座模型 DeepSeek V4 的训练工作已经完成。结合去年 DeepSeek R1 的发布时间节点，多方预测，DeepSeek V4 有望在春节前后正式发布。（来源：快科技）
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