該論文為北京大學與DeepSeek共同完成，論文提出條件記憶（conditional memory），通過引入可擴展的查找記憶結構，在等參數、等算力條件下顯著提升模型在知識調用、推理、代碼、數學等任務上的表現。
觀點網訊：1月12日晚間，DeepSeek發布新論文《Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models》（基于可擴展查找的條件記憶：大型語言模型稀疏性的新維度）。
據介紹，該論文為北京大學與DeepSeek共同完成，合著作者署名中出現梁文鋒。論文提出條件記憶（conditional memory），通過引入可擴展的查找記憶結構，在等參數、等算力條件下顯著提升模型在知識調用、推理、代碼、數學等任務上的表現。
同時，DeepSeek開源相關記憶模塊Engram。
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