DeepSeek拚進化 背書、思考分流

大陸人工智慧公司深度求索（DeepSeek）近年爆紅，如今在傳出可能於二月發布新一代旗艦ＡＩ模型DeepSeek V4之際，DeepSeek在前日深夜發表新論文，聚焦大模型的條件記憶模塊，即透過分工優化算力，來提升新模型效率，讓它又快又聰明，被業內認為是對V4模型技術架構的預告。

DeepSeek這次發表新論文是與北京大學合作完成，作者列有DeepSeek創始人梁文鋒的署名，名稱為「基於條件查找的條件記憶：大型語言模型稀疏性的新維度」。

綜合第一財經、科創板日報等報導，論文出發點來自大模型通常包含兩種性質不同的任務，一種是需要深度動態計算的組合推理，另一種則是檢索靜態知識，而現有架構處理推理和固定知識的方法，效率較低且浪費算力。

DeepSeek團隊提出條件記憶（conditional memory），並透過Engram這一條件記憶模塊實現「記憶分離」的分工優化，例如有記憶模塊專門管固定知識，推理模塊負責思考，再按照最佳比例分配資源，提升算力和效率，讓模型能夠又快又聰明。論文最後稱，條件記憶將成為下一代稀疏模型不可或缺的建模原語。

近期有科技媒體透露，DeepSeek V4旗艦模型有望於今年二月推出。業內人士認為，前述論文提出的內容或許就是V4的技術架構。