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| 《科创板日报》13日讯，DeepSeek于12日晚发布新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models》（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）。 该论文为北京大学与DeepSeek共同完成，合著作者署名中出现梁文锋。论文提出条件记忆（conditional memory），通过引入可扩展的查找记忆结构，在等参数、等算力条件下显著提升模型在知识调用、推理、代码、数学等任务上的表现。同时，DeepSeek开源相关记忆模块Engram。 免责声明：本网转载的文章仅为传播更多信息之目的，本网未独立核实其内容真实性，文章也不代表本网立场。如文章侵犯了你的权利，请联系我们修改或删除。本网提供的内容，包括并不限于财经、房产类信息，仅供参考，不构成投资建议；本网内容，包括并不限于健康、保健信息，亦非专业意见、医疗建议，请另行咨询专业意见。本网联系邮箱：contact@cacnews.ca  |
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