开源动态8
DeepSeek开源Engram项目及论文
PaperAgent
AI 摘要
DeepSeek开源Engram项目并公开论文。Engram通过可扩展查找实现条件记忆,节省算力。实验显示它在推理、长上下文等任务表现佳,部分任务增幅明显,20% - 25%稀疏预算转给它更划算。
阅读原文 · PaperAgent
DeepSeek深夜炸场,开源了一个新项目&论文,V4打前站?
凌晨,DeepSeek开源新项目Engram并公开论文。Engram用可扩展的O(1) N - gram记忆替Transformer早期层节省算力,在多方面实验表现出色,如推理任务增幅大于知识任务,还分析了其机理和系统效率。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
算法论文8
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。
机器之心
新闻资讯7
DeepSeek悄悄更新API 实测变强
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。
量子位
推荐文章9
三万字讲透大语言模型入门
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。
腾讯技术工程
新闻资讯8
字节发现DeepSeek弱点 实测V4.1结果不同
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。
AI科技评论