#梁文锋署名新论文曝光#源于神经科学“记忆痕迹”概念的Engram记忆架构，打破了传统Transformer架构中记忆存储与逻辑推理混为一谈的困境，证明稀疏化不仅可服务计算，更能赋能记忆，为大模型优化开辟了全新维度。

这一思路启发行业重新审视参数价值，将静态知识存储与动态推理解耦，让模型该查表的查表，该计算的计算，大幅提升参数利用效率。在智能问答中，它能快速调取实体、短语等固定知识，提升响应速度与准确，代码生成与数学推理场景下，释放的计算资源让模型更专注复杂逻辑链构建，显著提升任务表现。

长文本处理领域，它卸载局部依赖建模，让注意力专注全局关系，优化长上下文理解。更重要的是，其存储与计算解耦特性降低了大模型部署成本，为本地智能设备搭载高性能模型提供了可能，加速AI普惠落地。#DeepSeekV4或引入全新记忆架构#