开源动态8

DeepSeek开源Engram，或用于V4模型

AI前线2026-01-12

AI 摘要

DeepSeek开源新论文及模块Engram，提出“查—算分离”机制，解决传统架构问题。Engram与MoE结合，优化参数效率。网友认为它可能是DeepSeek V4核心技术，看好架构创新。

关注公众号

扫码关注
第一时间收到每日精选

公众号专辑

清华Jev-LDE：一次编辑暴涨ICL准确率

清华大学自动化系研究者针对大模型上下文学习（ICL）中示例选择成本高、效果不佳的问题，提出Jev-LDE方法，仅对初始检索示例做一次局部编辑，即可大幅提升1-shot准确率，推理成本增量很低。

DeepSeek未发官方公告就悄悄更新模型，网友发现其deepseek-flash接口输出效果明显提升，本文整理了网友的实测对比结果，目前更新版本仍存多种猜测。

本文是面向零基础的大语言模型入门长文，无需机器学习背景，只用简单例子讲清大语言模型的核心逻辑，覆盖从原理到产品化的全流程，适合新人系统学习。

本文报道字节Seed团队发现DeepSeek V4基础模型因分块KV压缩存在周期性相位敏感性弱点，作者复刻实验实测现役DeepSeek V4.1-Flash，讨论了长上下文评测的盲区，新版本弱点已明显减轻。