核心摘要
2026年1月，DeepSeek（深度求索）在两周内连续发布两篇颠覆性技术论文，正式揭开了其下一代旗舰模型（极可能是DeepSeek-V4）的核心架构面纱。两篇论文分别提出了mHC（流形约束超连接）与Engram（条件记忆模块），前者解决了超大规模深度网络的信号爆炸问题，后者则通过O(1)复杂度的查表机制为大模型外挂了"无限海马体"。
业内普遍认为，如果说2025年的DeepSeek-V3/R1通过MLA和MoE不仅卷价格更卷效率，那么2026年的这两项技术则是在"模型深度"与"记忆容量"两个物理极限上实现了维度突破。
一、 mHC流形约束超连接：打破深度神经网络的"重力束缚"
在2026年1月1日发布的论文《DeepSeek mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections》中，DeepSeek团队（含创始人梁文锋）直指当前大模型扩展的痛点：超连接（Hyper-Connections, HC）的不稳定性。
1.1 痛点：信号增益的"核爆"
传统的残差连接（Residual Connections）是Transformer能堆叠至上百层的基石。然而，为了追求更高的表达能力，业界开始尝试"超连接"（HC），即允许残差流在多个并行路径中混合。
客观事实： 据DeepSeek实验数据显示，在27B参数模型中，未加约束的传统HC会导致信号增益在深层网络中超过3000倍。
后果： 这种信号爆炸会导致梯度消失或爆炸，使得模型训练在达到一定深度后必然崩塌，如同摩天大楼地基无法承受过高的楼层。
1.2 解决方案：Birkhoff多胞体流形约束
DeepSeek提出的mHC（Manifold-Constrained Hyper-Connections）引入了复杂的拓扑数学概念。
核心机制： 强行将所有残差流的混合矩阵投影到一个特定的数学流形——Birkhoff多胞体（Birkhoff Polytope）上。
技术细节： 这一约束强制所有混合矩阵必须是双随机矩阵（Doubly Stochastic Matrices），即矩阵的每一行之和为1，每一列之和也为1。
效果： 这种数学上的"紧箍咒"使得无论网络堆叠多深，信号增益始终被控制在单位范数附近（接近1），完美恢复了恒等映射（Identity Mapping）属性。
1.3 性能数据对比
分析显示，mHC在极小的计算代价下换取了极高的稳定性。
| 指标维度 | 传统超连接 (HC) | DeepSeek mHC | 提升/变化 |
|---|---|---|---|
| 信号增益峰值 | > 3000x (发散风险) | ~1.0x (绝对稳定) | 稳定性指数级提升 |
| 训练额外开销 | 基准 | +6.27% | 忽略不计的算力成本 |
| 27B模型收敛性 | 频繁Loss尖峰/崩溃 | 全程平滑收敛 | 极大缩短训练周期 |
| 下游任务表现 | 波动较大 | 8项基准测试全面领先 | 泛化能力增强 |
数据来源：DeepSeek Technical Report (2026.01)
业内专家分析认为： mHC的出现意味着DeepSeek-V4可能在网络深度上突破现有物理极限，实现单模型参数量的进一步跃升，而无需担心训练稳定性问题。
二、 Engram条件记忆模块：大模型的"海马体"革命
紧随其后，DeepSeek于1月12日与北京大学联合发布了《Engram: Conditional Memory via Scalable Lookup》，这项技术被视为对Transformer架构"致命缺陷"的直接修正。
2.1 重新定义：条件计算(MoE) vs 条件记忆(Engram)
目前的MoE架构解决了"计算效率"问题（通过路由机制只激活部分参数），但未能解决"记忆效率"问题。模型依然需要用昂贵的神经网络参数去"死记硬背"百科全书式的静态知识。
DeepSeek的创新： 提出"条件记忆"（Conditional Memory）作为新的稀疏维度。
Engram模块： 这是一个外挂于Transformer中间层的可扩展查表模块，专门用于存储静态知识。
2.2 核心技术：O(1) 复杂度的查表魔法
现代化N-gram： Engram模块将经典的N-gram哈希嵌入（Hashed N-gram Embeddings）现代化，实现了O(1)时间复杂度的确定性知识查找。
存算分离： 它将"知识存储"与"逻辑推理"解耦。原本需要由注意力机制（Attention）去重构的静态模式，现在直接通过查表获得。
U型缩放定律： 论文揭示了一个关键的U-shaped Scaling Law——在固定参数预算下，存在一个MoE（计算）与Engram（记忆）的最佳配比点。
2.3 数据可视化的胜利
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图表深度解读：Engram通过将静态记忆外包，释放了注意力机制的算力，使其能专注于复杂的长文本逻辑关联，从而在长窗口任务中实现了近乎完美的召回。
三、 深度解读：DeepSeek-V4 的架构雏形
结合mHC与Engram，我们可以清晰地描绘出DeepSeek下一代模型（V4）的恐怖轮廓：
极深的神经网络（mHC加持）： 模型层数可能远超GPT-5同代水平，利用拓扑流形约束保证超深网络的信号不失真，推理能力（Reasoning）大幅增强。
无限的知识库（Engram加持）： 不再单纯依赖增加参数量来记忆世界知识。通过Engram，模型可以低成本地挂载PB级的静态知识库，实现"百科全书"与"逻辑大脑"的分离。
极致的性价比： Engram的引入使得模型能以更小的激活参数（Active Parameters）达到同样的知识覆盖率，推理成本有望比V3再降50%。
专家观点：
著名AI架构师分析指出："DeepSeek正在走一条'反大力出奇迹'的道路。当美国同行还在疯狂堆叠GPU集群时，DeepSeek通过mHC和Engram在数学原理层面重构了效率，这才是最可怕的护城河。"
