DeepSeek释出重要成果：靠调整架构同样能让AI推理大幅进步

近期，知名 AI 团队DeepSeek公开了一篇分量十足的研究，指出与其一味做大模型，不如通过优化神经网络的架构，也能明显提升大语言模型的推理能力。这一结论为行业带来一条不靠“无限堆参数”也能变强的新思路。

这项名为《流形约束超连接》（Manifold-Constrained Hyper-Connections）的工作，着力于对现有网络结构做精细调整。研究团队发现，传统架构在大规模训练下容易出现信号传播不稳、梯度异常等问题，使得深层模型难以高效训练。通过加入一种特定的“约束”机制，DeepSeek在保证效率的同时，提升了模型内部的灵活性与信息流动效率。

实验证明，采用新架构的模型在多项权威基准上表现抢眼。在考验复杂多步推理的 BIG-Bench Hard 测试中，准确率从 43.8% 显著提升到 51.0%；同时，在数学推理（GSM8K）与逻辑推理（DROP）等任务上也有不同程度的进步。更值得关注的是，这些性能提升只带来约 6% 至 7% 的额外训练成本，落地可行性很高。

DeepSeek的这一突破再次展现其在模型效率方面的深厚积累。从此前引发市场热议的DeepSeek-R1到此次的架构改进，该团队持续用算法创新，挑战“只能烧更多钱才能换来智能”的固有观念。

划重点:

• 🛠️ 架构优化胜过盲目扩容：DeepSeek证明，解决神经网络内部连接的稳定性问题，不靠海量参数也能显著提升模型水平。

• 📈 推理能力显著增强：新架构在复杂推理任务中的准确率提升超过 7 个百分点，并在数学与逻辑测试中表现优异。

• ⚡ 更划算的算力方案：实现性能跃升的同时，仅增加极低训练开销，为未来生产级大模型的构建提供更经济的路径。