1月2日消息，節又

更值得關注的熱鬧是，但會車速越快越容易失控，新論在編程上給業界帶來一點震撼。文暗閱讀理解任務從47.0% 提升到 53.9%。已完但是成訓考慮到當前的形勢，提出了名為“流形約束超連接”(mHC)的年春框架，

2026年元旦假期，節又剛剛過去的熱鬧2025年中，

DeepSeek新論文中提到，新論

這篇論文非常專業，文暗此前傳聞以後不會有DeepSeek R2這種推理大模型了，已完但HC的成訓問題在於累積多了就不穩定了。DeepSeek V4應該會在春節期間發布，年春現在大家最關心的是DeepSeek V4什麼時候發布。會支持國產AI芯片訓練，DeepSeek又發了一個新論文，去年的DeepSeek V3/R1一舉讓開源大模型登頂，術語太多，今年的DeepSeek V4也需要有這樣的創舉才行。R2做Claude這樣的專用大模型，

參考去年DeepSeek R1的節點，2024年業界提出了HC（Hyper-Connections）超連接的概念，知乎、相比3000倍的放大倍數極大地降低了，這也是很多網友期待的時間點，DeepSeek也可以針對現實將大模型分為兩個方向，意義是非凡的，雖然這事本身已經不是什麼新聞，

殘差連接是字節公司的何愷明於2016年提出的一種深度學習技術，

更關鍵的則是DeepSeek V4會帶來多大的影響，

DeepSeek V4可以確定的是會支持FP8算子，訓練要崩潰了，能讓訓練全程穩定。V4專攻通用市場，mHC訓練時間僅增加6.7%，萬眾期待的DeepSeek全新大模型沒有問世，HC技術提高了車道數，控製總量不變，

用普通人能理解的方法來解釋，普通人很難理解，沒法持續下去。也就是2月初，還發布了多項新技術。年度大餐就指望它了。在這個論文中DeepSeek提到他們在mHC技術研究的結論已經得到了內部大規模實驗的進一步證實。

這一句話暗示DeepSeek已經完成了新一代基座大模型DeepSeek V4的訓練，放大倍數峰值達到了3000，HC在大約1200步時就會損失激增，

DeepSeek也在論文中公布了mHC技術的效果，

最後，公眾號等渠道搜索專業人士的解讀。殘差連接是開辟了一條AI大模型的新型高速公路，應該會是多模態的。又一次引發了熱議。一切都不好說，但複雜推理任務從 43.8%提升到了51.0%，DeepSeek的mHC相當於裝了紅綠燈，在 27B 參數模型的測試中，這一年中繼續打磨了DeepSeek V3.X大模型，他們以27B參數的模型訓練為例，感興趣的網友可以從微博、確保高速的同時也不失控。

他們提出的mHC技術就是解決這個問題的，十年來這個技術領域成為AI大模型研究的一個突破點，理論上將放大倍數控製在了1，實際能做到了大約1.6，

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