DeepSeek发布梁文锋署名新论文：V4有望支持全新记忆架构
1月13日有消息称，今天，DeepSeek正式发表了一篇新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models》（基于可扩展查找的条件记忆：大型语言模型稀疏性的新维度）。
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这篇论文由北京大学与DeepSeek团队合作完成，在共同作者署名中出现了梁文锋的名字。
论文中提出的“条件记忆”机制，通过引入可扩展的查找式记忆结构，在参数量与计算力相当的条件下，显著提升了模型在知识调用、逻辑推理、代码生成、数学解题等多个任务上的表现。
此外，DeepSeek还同步开源了相关的记忆模块Engram。
该模块采用了“查算分离”的全新架构设计思路。业内人士分析认为，Engram有望成为DeepSeek下一代V4模型的核心技术基础。
据媒体报道，知情人士透露，DeepSeek计划在2月中旬农历新年前后推出V4模型，不过具体发布时间仍可能进行调整。
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