截圖來自GitHub
該論文共14名作者，DeepSeek創(chuàng)始人、CEO梁文鋒的署名列于最后。1月1日，DeepSeek的發(fā)布關(guān)于mHC架構(gòu)的論文，引發(fā)廣泛關(guān)注，梁文鋒同樣署名，并列于最后。
兩篇論文體現(xiàn)了DeepSeek一直以來的方向：打破算力成本硬約束，通過架構(gòu)、方法論創(chuàng)新，走出更具性價比的道路。
如果說此前的mHC是提出一種新的底層架構(gòu)，那么，條件存儲更類似于架構(gòu)層面的分工重構(gòu)。
根據(jù)DeepSeek的研究，Engram是被設(shè)計成可微分、可訓練、原生嵌入模型結(jié)構(gòu)的組件，其核心是把記憶性負載從主干計算中剝離出去，規(guī)避低效的反復(fù)計算，通過高速檢索模塊直接調(diào)用穩(wěn)定存在、高頻出現(xiàn)的知識。
Engram首先會提供確定性檢索。模型基于當前token和前文形成的N-gram，通過哈希映射，直接從一個超大規(guī)模的靜態(tài)嵌入表中取出對應(yīng)向量，無需依賴復(fù)雜的神經(jīng)計算，速度更快、路徑穩(wěn)定。
此后，Engram會通過引入輕量化門控機制，由當前層的隱藏狀態(tài)來判斷這段記憶是否真的適合當前語境，避免查到就用的生硬注入。
換句話說，Engram既能在輸入端解決“記得住”的問題，也能在輸出端優(yōu)化“說人話”的表現(xiàn)。
DeepSeek還稱，實驗表明，相關(guān)機制在時間、專有名詞等固定模式下高度活躍，而在自由生成和復(fù)雜推理時幾乎不介入。這就在強化了記憶功能的同時，避免了不合時宜的幻覺出現(xiàn)。
在整體架構(gòu)上，DeepSeek把大模型的能力拆成了三個相互獨立、又彼此協(xié)作的維度。
首先是決定邏輯與抽象能力的模型深度，其次是以MoE為代表，減少每次激活計算量的計算稀疏性，以MoE為代表，減少每次激活的計算量。而第三維正是存儲稀疏性，也就是Engram引入的條件記憶。
此前，大模型廠商開發(fā)記憶模塊時，會擔心影響模型的計算能力和推理性能。
根據(jù)論文，DeepSeek通過U型擴展定律解決平衡問題，在總參數(shù)和算力預(yù)算固定的情況下，研究團隊系統(tǒng)性地調(diào)整MoE和Engram的比例，得出將20%至25%的稀疏參數(shù)分配給Engram的最優(yōu)平衡點。
其測試數(shù)據(jù)稱，即便掛載了規(guī)模高達千億參數(shù)的Engram記憶庫，推理吞吐?lián)p失也能控制在3%以內(nèi)。
The Information援引知情人士消息稱，DeepSeek預(yù)計將在今年中國春節(jié)前后發(fā)布最新的V4模型，核心突破主要在于超長代碼提示詞的處理、解析能力，以及全流程訓練中數(shù)據(jù)模式的理解力。
這也意味著，新模型不僅推理性能會大幅提升，還會更擅長處理復(fù)雜任務(wù)時，而編碼能力也是新模型的主打能力。知情人士稱，其內(nèi)部初步測試結(jié)果已經(jīng)超越了Anthorpic的最強編程模型Claude。
Anthorpic為守護編程能力優(yōu)勢和入口通道，近期已陸續(xù)切斷Claude Code的第三方平臺入口，1月12日，又放出Cowork，主打辦公場景的Agent落地，可以自動幫助用戶完成制作PPT、整理電子郵件、制定工作計劃等各類任務(wù)，上手門檻較低。
目前還不清楚mHC和Engram在DeepSeek新模型中的具體角色和情況，但即將到來的旗艦新品，市場在期待它能再帶來一次“DeepSeek春節(jié)沖擊波”。（作者｜胡珈萌，編輯｜李程程）
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