算力不足技術來補！DeepSeek四大黑科技助力大模型

大家好，我是小圓！最近，關于DeepSeek可能發布新一代模型V4的討論逐漸多了起來。比起猜測發布日期，更值得關注的是這家中國AI團隊在過去一年里陸續發布的多項技術探索。

當一些國際同行傾向于用海量算力和芯片堆出更大模型時，DeepSeek似乎選擇了一條不同的路：在現有計算資源的約束下，通過架構和算法的精妙設計，把每一分算力的效率壓榨到極致。這條路聽起來更“技術宅”，也更需要耐心。

當前主流的大語言模型，本質上是一個龐大的概率計算網絡。它沒有真正的“記憶”功能，每次被問到“珠穆朗瑪峰多高”這類事實性問題時，都需要啟動復雜的多層計算來推導答案，這其實是一種算力浪費。DeepSeek提出的Engram模塊，思路很直接：為什么不把這類固定知識像寫備忘錄一樣存起來，需要時直接查呢？

Engram可以理解為一個集成在模型內部的“稀疏查表”系統。它把一部分模型參數專門用于存儲靜態知識嵌入，當模型遇到相關問題時，可以直接檢索調用，省去了重復推理的算力開銷。實驗顯示，當模型大約20%-25%的參數分配給Engram時，性能達到最佳。它不僅提升了常識問答的準確性，甚至在代碼和數學推理任務上也表現更好。道理很簡單：把記憶事實的負擔卸下后，模型就能把寶貴的計算資源集中用在真正的邏輯思考上。

從工程角度看，Engram還有個聰明之處：它允許將高頻訪問的數據放在高速存儲里，而海量的低頻知識可以放在容量更大但速度較慢的存儲介質中。這樣設計，巧妙地繞過了高端GPU顯存有限的瓶頸，為未來模型參數規模的進一步擴大提供了可能。這標志著模型內部“記憶”與“計算”功能開始走向解耦。

另一項關鍵技術是“流形約束超連接”。它的目標是解決超大模型訓練中的一個老問題：隨著模型層數加深，訓練過程會變得越來越不穩定，容易崩潰。這項技術通過引入數學上的約束，確保信息在網絡層之間傳遞時能保持穩定，從而讓更深、更大的模型能夠被成功訓練出來。它把看似工程的穩定性問題，轉化成了一個優雅的數學優化問題。

這些技術單獨看，或許不算驚天動地的突破，但它們是圍繞“如何更高效、更穩定地構建和運行大模型”這一核心問題展開的漸進式革新。它們共同的目標是：用更精密的架構設計，來彌補絕對算力規模上的差距。

除了在語言模型核心架構上的探索，DeepSeek在多模態領域也有布局，比如能夠同時理解圖像和生成圖像的Janus框架。雖然目前其能力與頂尖的多模態模型尚有差距，但技術思路是相通的：如何高效地處理和理解不同類型的數據。

縱觀這一年的技術線索，可以看出DeepSeek的一種獨特風格：他們傾向于從數學和工程原理的深層出發，去復活或深化一些曾被嘗試但未走通的技術方向。這種策略的背后，有著現實的因素。在全球AI競賽中，獲取頂尖算力硬件并非易事，成本也極高。因此，他們必須思考：如何在有限的算力條件下，讓模型變得盡可能聰明和強大？

DeepSeek對V4模型的醞釀，更像是一場圍繞“效率”和“架構”的技術馬拉松。Engram、稀疏注意力、超連接穩定技術以及多模態框架，這些“黑科技”拼湊出了一條清晰的路線圖：通過深度的算法創新，實現算力利用率的質變。

市場對V4的期待，不僅是性能指標的提升，更是檢驗這套“精打細算”的技術哲學能否成功的關鍵。如果這些技術能有機融合，我們或許將看到一個不單純依賴堆料，而是在設計上極具巧思的超大規模模型。無論結果如何，DeepSeek的探索都證明了，在通往前沿AI的道路上，除了算力競賽，還有一條依靠深度技術創新實現突圍的路徑，而這對于整個行業的發展思考，或許具有不同的啟示意義。