剛剛，梁文鋒署名開源「記憶」模組，DeepSeek V4更細節了
DeepSeek 提出條件記憶與新模組 Engram
針對當前大模型在記憶與推理方面的限制，DeepSeek 提出了條件記憶（conditional memory）機制，並透過引入一個新模組「Engram」來實現。此模組旨在提升模型在長時間任務中的記憶能力與一致性，並與 MoE 的條件計算形成補充。
相關技術背景與研究進展
該研究由 DeepSeek 創始人梁文鋒參與撰寫，提出名為「流形約束超連接」（mHC）的框架，旨在提升大規模模型的可擴展性，同時降低訓練進階人工智能系統所需的算力與能源消耗。
此技術被視為 DeepSeek 下一代技術的重要組成部分，預計將應用於 DeepSeek-V4 及相關產品中。
相關論文與公開資訊
論文《mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections》已公開，梁文鋒位列合著名單，並獲得了 ACL2025 最佳論文獎，顯示其技術創新性與學術影響力。
相關內容亦在 36氪、第一財經、知乎等平臺廣泛報導，並被視為 DeepSeek 在 AI 基礎架構上的重大突破。