DeepSeek V4的未竟之憾
最近，关于DeepSeekV4的技术报告引起了广泛关注。报告中列举了多项技术特性，包括mHC、CSA、HCA、Muon和FP4等，但未提及Engram。由于这一情况，人们纷纷热议这个话题。Engram去哪了？Engram是在今年一月由DeepSeek与北京大学联合开源的项目，旨在研究大型模型的记忆效率问题。自从发布以来，关于它的讨论从未间断过。它不仅被视为V4版本的重要预兆，还因为它能显著提高模型
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DeepSeek V4的美中不足之处
近期，网友热议的话题之一就是有关DeepSeekV4的技术报告。在该技术报告中提到了mHC、CSA、HCA、Muon和FP4等技术细节，唯独没有提及Engram。Engram是由DeepSeek与北京大学在年初联合发布的一项开源研究项目，旨在探讨大模型中的记忆及效率问题。自从论文发表以来，业内围绕Engram的讨论从未间断过。Engram去哪了？人们普遍认为，有了Engram，大型语言模型可以不必
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早于DeepSeek Engram！用「查表」重置Transformer记忆 | ICLR
新智元报道【新智元导读】ICLR论文STEM架构率先提出「查表式记忆」架构，早于DeepSeek Engram三个月。它将Transformer的FFN从动态计算改为静态查表，用token索引的embedding表直接读取记忆，彻底解耦记忆容量与计算开销。近年来，随着大模型规模与知识密度的持续爆发，研究人员开始重新审视一个底层问题：模型的参数究竟该如何组织，才能最高效地承担「记忆」的功能？在传统的
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