繼2024年底發(fā)布一篇新論文后,1月12日晚間,DeepSeek再度發(fā)布重磅研究成果,此次論文聚焦大模型的條件記憶模塊論文。DeepSeek在結(jié)論中明確指出,這一模塊將成為下一代稀疏大模型中不可或缺的核心建模原語。結(jié)合此前“DeepSeek下一代旗艦模型V4將于春節(jié)前后發(fā)布”的爆料,業(yè)內(nèi)普遍猜測,近
今日凌晨,DeepSeek 在 GitHub 上發(fā)布了一項代號為“Engram”的最新研究成果,并同步上傳了題為Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models(基于可擴展
繼去年底發(fā)布一篇新論文后,1月12日晚,DeepSeek又上新了一篇論文,這次聚焦的是大模型的條件記憶模塊,在結(jié)論中DeepSeek 認為,這將成為下一代稀疏大模型中不可或缺的核心建模原語論文。 此前有爆料稱DeepSeek下一代大模型V4將在春節(jié)前后發(fā)布,結(jié)合這幾次研究,業(yè)內(nèi)猜測這或許就是Deep
AIPress.com.cn報道 1月13日消息,DeepSeek帶著新論文《Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models》強勢回歸論文。 這不僅讓網(wǎng)友感慨 "Deep
DeepSeek于12日晚發(fā)布新論文《Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models》(基于可擴展查找的條件記憶:大型語言模型稀疏性的新維度)論文。 該論文為北京大學與D
Datawhale干貨 最新:DeepSeek論文,來源:新智元 幾天前,DeepSeek悄無聲息地把R1的論文更新了,從原來22頁更新到86頁論文。全新的論文證明,只需要強化學習就能提升AI推理能力! 這一次的更新,直接將原始論文升級為:一份開源社區(qū)完全可復現(xiàn)的技術(shù)報告論文。 論文地址論文: 論文