1月13日，DeepSeek发布了一篇题为《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》的研究论文。这项研究工作由北京大学与DeepSeek共同完成，论文作者名单中包括梁文锋。
论文中提出了一种名为“条件记忆”的创新机制，通过构建可扩展的查找式记忆结构，在保持模型参数量和计算资源不变的前提下，显著增强了模型在知识检索、逻辑推理、编程及数学等任务中的表现能力。
与此同时，DeepSeek宣布开源其记忆模块Engram。该模块采用了“查—算分离”的创新架构设计，引发了业界的广泛关注。业内分析认为，Engram或许将成为DeepSeek下一代V4模型的核心技术支撑。
有消息称，DeepSeek预计将在2月中旬、农历新年前后发布V4版本，但具体发布时间仍存在调整的可能性。
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