DeepSeek发布新论文 提出条件记忆提升模型表现

DeepSeek于12日晚发布了一篇新论文《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》。该论文由北京大学与DeepSeek共同完成，合著作者中包括梁文锋。论文提出了一种称为条件记忆的技术，通过引入可扩展的查找记忆结构，在相同参数和算力条件下显著提升了模型在知识调用、推理、代码及数学任务上的表现。DeepSeek还开源了相关的记忆模块Engram。