【太平洋科技快讯】1 月 13 日消息，据《科创板日报》报道，DeepSeek 于 12 日晚发布最新研究论文《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）。该论文由北京大学与 DeepSeek 团队共同完成，DeepSeek 创始人梁文锋再次出现在合著作者名单中。

论文提出了 " 条件记忆 "（conditional memory），与传统大模型架构相比，通过引入可扩展的查找记忆结构，在等参数、等算力条件下，显著提升了模型在知识调用、推理、代码和数学等任务上的表现。DeepSeek 同步开源了相关记忆模块 Engram。