中国人工智能公司深度求索（Deepseek）近日公布了一种名为“流形约束超连接”（Manifold-Constrained Hyper-Connections，简称 mHC）的新型训练方法，该方法有望更高效、更低成本地训练大语言模型。

这一方法是在字节跳于2024年提出的“超连接”（Hyper-Connections）技术基础上进一步发展而来的。而“超连接”技术本身则源自微软亚洲研究院的经典 ResNet 架构。

深度求索表示，得益于基础设施层面的特定优化，mHC 能在不增加计算成本的前提下，实现更稳定、更具可扩展性的模型训练。研究人员已在参数规模高达270亿的模型上对该技术进行了测试，并取得了积极成果。

业内人士称，这项新方法可能是深度求索即将发布下一代重磅大模型的前兆。该公司曾在2025年农历新年之际推出了备受瞩目的 R1 模型。