格隆汇1月13日｜DeepSeek于12日晚发布新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models》(基于可扩展查找的条件记忆：大型语言模型稀疏性的新维度)。该论文为北京大学与DeepSeek共同完成，合著作者署名中出现梁文锋。论文提出条件记忆(conditional memory)，通过引入可扩展的查找记忆结构，在等参数、等算力条件下显著提升模型在知识调用、推理、代码、数学等任务上的表现。同时，DeepSeek开源相关记忆模块Engram。