DeepSeek提出全新范式“条件记忆”，通过Engram模块显著提升大模型推理能力，让27B参数模型在多项基准测试中超越同规模MoE模型。此方法回归查表机制，高效处理静态知识检索，释放更多计算资源用于复杂推理任务。研究发现，当约20%-25%的稀疏参数预算分配给Engram时，模型性能最佳。
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