大模型优化

今年 1 月，DeepSeek 发布了一项名为 Engram（条件记忆）的技术，在大模型领域引起了广泛关注。 其核心思想非常直接：不让模型费力记忆所有常识，而是为其配备一个可随时查询的“外挂记忆库”。 具体实现上，它将常见的 N-gram（如“人工智能”、“光合作用”）预先存入一个哈希表。当模型需要时，直接查表即可获取相关信息，从而节省大量计算资源，使其能更…

本文将从技术原理、性能验证、算力变革、产业链影响、国际对比及挑战展望六大维度，深度解析这一技术突破的核心价值与行业影响。 2026年1月13日，AI领域迎来一项颠覆性技术突破——DeepSeek在其GitHub官方仓库正式开源了题为《Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity …

在人工智能领域，大语言模型的快速发展正将“记忆”问题推向技术前沿。当前，即使是最先进的GPT-4.1等模型，在处理持续增长的交互时，仍面临成本与延迟的指数级上升挑战。传统的外部记忆系统大多依赖人工规则与预设指令，导致模型缺乏对“何时记忆、记忆什么、如何更新”等核心问题的真正理解。Mem-α的出现，标志着记忆管理从规则驱动向学习驱动的范式转变——这项由加州大学…

在构建RAG系统时，如何科学地评测系统效果是每个开发者都会面临的挑战。一个优秀的RAG系统不仅要能检索到相关信息，还要能准确理解用户意图并生成可靠的答案。本文将带你深入了解RAG系统的评测体系，从核心指标到实战落地，帮助你建立起完整的评测方法论。 一、为什么需要科学的评测体系？ RAG系统本质上包含三个核心环节：理解用户问题、检索相关文档、生成最终答案。每个…