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DeepSeek 關聯團隊提出 Engram 靜態記憶方案
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AI 綜述
2026年10月24日，DEV Community 報道稱，DeepSeek 關聯團隊提出 Engram，作為 Transformer 的可擴展查表模組，用以加入靜態記憶；報道亦將其描述為透過查表引入第二種稀疏性。Engram 在 27B 參數規模下進行基準測試。依照作者報告的結果，Engram 在所有基準測試中均勝過參數量及 FLOPs 相同的 MoE 基線。這篇報道所列的進展集中於 Engram 的設計及基準測試比較，未交代其他後續發展。
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最新進展10月24日 23:55
Engram 在 27B 規模下，於作者報告的所有基準測試中勝過同規格 MoE 基線。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月24日
- DEV CommunityDeepSeek 的 Engram 如何以查表引入第二種稀疏性，並在多項基準測試中勝過 17 位專家
DeepSeek 關聯團隊提出 Engram，以可擴展查表模組為 Transformer 加入靜態記憶，在 27B 參數規模下，於作者報告的所有基準測試中勝過參數量及 FLOPs 相同的 MoE 基線。
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還沒有足夠的連續觀測數據，暫不繪製趨勢。