DeepSeek 重磅发布：只靠架构优化也能大幅提升 AI 推理能力

最近，知名 AI 实验室DeepSeek发布了一篇分量十足的研究论文，指出与其单纯扩大模型规模，不如优化神经网络架构，同样能够显著提升大语言模型的推理表现。这一结论为 AI 行业提供了不靠“无止境加参数”也能变强的新路径。

这项研究名为《流形约束超连接》（Manifold-Constrained Hyper-Connections），核心在于对现有模型架构进行精细调整。研究团队发现，传统设计在大规模训练时常出现信号传播不稳与梯度异常的问题，导致深层模型难以高效训练。通过引入一种特殊的“约束”机制，DeepSeek在保持高效的同时，提升了模型内部的灵活性与信息流动效率。

实验结果显示，采用新架构的模型在多项权威基准测试中表现突出。在考验复杂多步推理的 BIG-Bench Hard 测试中，准确率从 43.8% 明显提升到 51.0%；同时，在数学推理（GSM8K）与逻辑推理（DROP）等任务上也取得不同程度的进步。更值得一提的是，这些性能增益仅带来约 6%～7% 的额外训练开销，落地成本友好。

DeepSeek的这一进展，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到如今的架构优化，团队持续以算法创新，打破“只能砸更多钱才能更智能”的行业惯性思维。

划重点:

• 🛠️ 架构优化胜过盲目扩容:DeepSeek证明，只要解决神经网络内部连接的稳定性问题，不用疯狂加参数也能让模型更聪明。

• 📈 推理能力显著增强:新架构在复杂推理任务上的准确率提升超过 7 个百分点，且在数学与逻辑测试中同样表现亮眼。

• ⚡ 高性价比的算力方案:实现性能跃升的同时，仅增加极低的训练成本，为未来生产级大模型的构建提供更经济的路径。