DeepSeek发布流形约束超连接技术，2026年新春前或推新模型

DeepSeek在深度神经网络架构领域取得关键突破，基于ResNet与超连接架构基础，推出全新AI训练方法——流形约束超连接技术。公司首席执行官梁文锋亲自主导技术演进，通过引入流形约束机制，有效控制参数扩张，显著降低大规模模型训练中的内存与计算消耗。该方法已在30亿、90亿及270亿参数规模模型中完成验证，保持性能稳定的同时未增加额外计算开销。

技术架构演进：从超连接到流形约束

最新提出的流形约束超连接方法，是对字节跳动2024年提出的超连接架构的重要升级。原始ResNet通过跨层信号传递实现深层网络训练，但在扩展至大模型时面临学习效率瓶颈。尽管超连接方案改善了信号流动，仍存在内存占用偏高的问题。DeepSeek创新性地引入流形约束机制，动态调控参数空间变化，使训练过程在保持单元计算成本不变的前提下，实现更高效的信号传播与模型收敛。

研究团队指出，该技术具备高度可部署性，仅需最小化基础设施调整即可运行。跨模型规模测试结果充分验证其适应性与稳定性。相较于传统超连接框架，新方法在信号保持能力与横向扩展性方面表现更为突出，为大模型规模化训练提供了新路径。

技术领导力彰显：CEO深度参与研发

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，延续其长期深度参与核心技术攻关的风格。不同于多数企业由团队成员负责学术发表，深度求索的研发模式呈现出“核心领导者直接输出关键技术”的特点。此次成果再次印证其对人工智能底层架构演进的直接掌控力。

业界观察者普遍认为，深度求索的技术论文发布节奏往往预示产品迭代方向。此前R1模型的发布即遵循“先论文、后产品”的规律。虽然官方尚未披露具体时间表，但持续的技术更新已释放明确信号：新一代大模型正在加速研发中。结合历史规律，市场预计2026年春节前将迎来重大发布。

对于关注前沿人工智能技术发展的用户，建议持续关注深度求索官方网及技术博客，获取第一手研发动态。同时，可通过主流平台了解相关模型的开源进展与应用落地情况。