稍微適應了一下升級後的大腦，徐辰估著DeepSeek的論文應該是發出來了。
他開啟電腦，練地登arXiv，輸了關鍵詞。
果然，那篇論文赫然在列。
徐辰在公寓裡下載了這篇論文，仔細研讀了一遍。
論文的核心原理極其驚豔，首擊當前大語言模型（LLM）的肋：現有的Transformer架構雖然過MoE（混合專家）實現了“條件計算”，但缺乏原生的知識查詢機制。
當模型需要回憶一個靜態事實的時候，比如“黎是法國的首都”，它只能過消耗寶貴的注意力機制和前饋網路層去“重新計算”和“模擬提取”。這就像是讓一個頂級數學家去死記背電話號碼，極大地浪費了推理算力。
而DeepSeek給出的解法，正是“條件記憶”。
他們引了一個名為“Engram（記憶印跡）”的模組，將經典的N-gram嵌現代化，實現了O(1)時間複雜度的常數級知識查詢。簡單來說，模型不再需要死記背，而是學會了“查字典”。
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