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DeepSeek V4最大的遗憾，盈彩网官方网

henry 发自 凹非寺量子位 | 公家号 QbitAI

DeepSeekV4的技术汇报里有mHC，有CSA，有HCA，有Muon，有FP4……

唯独没有Engram。

Engram去哪了？

这个话题一度成为网友们会商的热点。

Engram在今年1月由DeepSeek和北大结合开源，重要钻研大模型的影象与效能问题。

自挂上arXiv的那一刻起，圈子里萦绕它的探求就没有终场过…

不仅仅由于它是V4的前奏，而是有了Engram，「伦敦是英国首都」这种事实，模型不用动用整个深层网络去重新推一遍，直接查就行。

不仅省显存，还能开释深层网络容量，用于更高阶的推理。

正因如此，自1月初论文颁发以来，所有人都感触，Engram就是V4的架构地基，所有人都在盼。

以至于V4颁发后，各人第一功夫就是command+f去论文里找Engram，惋惜并没有。

以至于不少网友甚至感触，没有Engram，V4就是不齐全的。

没有Engram，可能是DeepSeekV4最大的遗憾。

不外，Engram并没有隐没。随后三篇值妥贴心的论文接力出现：

CXL内存池化版本：把Engram放进多机共享的CXL内存池，解决大模型多机部署的存储问题。无矛盾热层尝试：对Engram的多头哈希优化进行了实证检验，证伪了一些直觉式改进规划。视觉Tiny Engram：AutoArk团队把文本Engram搬到视觉模态，扩大了它的利用天堑。

所以，固然V4没有Engram，但它的理想、索求和后续利用已经悄然铺开，为下一代模型打下基础。

Engram到底是什么

把功夫倒回2026年1月12日。

那一天，DeepSeek结合北大放出了一篇33页的论文《ConditionalMemoryviaScalableLookup》。第一作者ChengXin，北大博士生，已经署名过V3。最后一位作者，梁文锋。

先来一句话速通版，Engram是给Transformer加的一个原生知识查表？。能查的别算，先查一下。

团队的主题观察是，说话建模其实蕴含两种性质齐全分歧的工作，一种是必要深度动态推算的组合推理，另一种是检索静态知识。

之前的问题在于，Transformer把这两件事混在一路做。模型鉴别一个实体时，得亏损好几层把稳力和前馈网络逐层拼凑特点。

论文里举了个例子，「Diana，Princess of Wales」。模型要走6层能力把这个鉴别完。

前几层还在纠结「Wales是英国的一个地域」、「Princess of Wales是某种头衔」这些中央状态，最后一层才反映过来这是戴安娜王妃。

这种「用昂贵的运行时推算重建一个静态查找表」的活，正本能够让深层网络去干更高阶的推理。

对此，Engram的思路相当直接，既然经典的N-gram模型就能用O(1)的功夫复杂度捕获这些部门依赖，那索性把这能力直接嵌进Transformer。

打个譬喻，就像你做数学题，该用的公式不用每次重新推一遍，翻表代进去就行。Transformer之前没这张表，只能每路题都从正义走起。Engram蹬宗把这张表交到模型手里。

具体做法是，在Transformer的第2层和第15层之间各插入一个Engram？。

每个地位的输入会触发一次哈希查找，把当前token和前面几个token组成的N-gram映射到一个巨大的嵌入内外，直接取出对应的向量。

门控机造保障查到的内容跟当前高低文不匹配时自动屏蔽。好比「张」是个常见姓氏，但「张仲景」三个字凑一路就是固定汗青人物实体了，门控就掌管认出这种区别。

Engram的定位是MoE之表的另一条稀少轴。MoE是把推算稀少化，只激活一部门专家。Engram是把存储稀少化，只查一部门条款。两者互补，不矛盾。

论文最主题的一段尝试，是固定总参数和每token激活参数，而后让MoE专家和Engram影象抢预算，得到一条U形曲线。

纯MoE不是最优解。把约莫20%-25%的稀少参数分给Engram，模型loss达到最低点。

按这个曲线领导，团队把Engram扩到27B验证。激活参数3.8B，训练262B tokens，严格跟MoE-27B基线对齐。

了局知始集型工作的提升切合预期(MMLU +3.4，CMMLU +4.0)，但通用推理和代码数学的提升超出预期(BBH +5.0，ARC-Challenge +3.7，HumanEval +3.0，MATH +2.4)，长高低文场景更夸大，Multi-Query NIAH从84.2%跃升到97.0%。

那么，为什么影象？榛鼓芊垂刺嵘评?

LogitLens和CKA给出了答案，Engram-27B第5层的表征，跟MoE基线第12层的表征最类似。

Engram把模型的早期层从「重建静态知识」这种苦力活里解放出来，这部门网络深度被腾出来做更复杂的推理。Engram不是新增了一块影象，它还变相把网络加深了。

工程上。论文把一个1000亿参数的Engram表整个甩到host DRAM，在H800上跑推理，8B-Dense的吞吐损失只有2.8%。

靠的是Engram索引简直定性，只取决于输入token序列，齐全能够提前算，CPU异步预取跟GPU推算重叠。

能够说，这个？樘焐筒豢縃BM，只能惜如今V4来了，Engram没来。

没在v4，但在其他处所

发现者把它放在那里没动，但路上还是有人。三个月里，至少出现了三个值得说一下的工作。

把Engram塞进CXL内存池

3月10日，北大、阿里云、山东英信、人大、港大结合发了一篇系统论文，《Pooling Engram Conditional Memory in Large Language Models using CXL》。

他们没改Engram自身，而是回覆了一个更工程的问题，若是Engram真的成了下一代标配，内存放哪。

答案是CXL内存池化。GPU HBM放推算权重，本地DRAM做二级缓存，CXL池做三级。8台服务器共享4TB内存池，XConn XC50256互换芯片做拓扑，512GB/s带宽。

整套集成进SGLang，做了预取-推算重叠，跑下来端到端吞吐损失幼于5%。Engram论文里那句「1000亿嵌入表卸载DRAM」的轻描淡写，被他们做成了27B和40B两个规模的真实测试。

结论很明显，Engram这种确定性寻址、可预取的负载，险些是为CXL量身定做的。

一个反直觉的尝试

Engram论文上线第十一天，1月23日，一个叫TaoLin的钻研者，单作者，放出了《A Collision-FreeHot-Tier Extension for Engram-Style Conditional Memory》。

他想验证一个看上去显然的优化，Engram用多头哈希查表会有矛盾，若是把高频N-gram用Minimal Perfect Hash Function齐全解除矛盾，模型会不会更好。

他设计了Engram-Nine，把影象分成无矛盾的「热层」和保留多头哈希的「冷层」。

了局反直觉。在严格iso-parameter节造下，无矛盾设计没有不变提升验证loss。

route-stratified评估还发现，训练初期热蹊径(高频)loss更低，但训练后期冷蹊径反过来超过热蹊径。

一个看上去显然的优化方向，被一个真做尝试的人证伪了。

把Engram推到视觉(AutoArk/TinyEngram)

GitHub上一个叫AutoArk的团队搞了Tiny Engram。

基于Qwen-3齐全复现文本Engram之后，他们做了一件论文里没做的事，把Engram搬到Stable Diffusion上。

视觉patch经过度层编码，底层抓纹理，中层抓部件，高层抓风格，而后整套丢进哈希查表。

跟LoRA比下来，达到一致成效，Engram必要的额表参数只有LoRA的15%到30%。陆续注入多个新概想时，LoRA会出现显著的概想退化，Engram不会。

Engram正本是为文本设计的。AutoArk蹬宗把这扇门撞开了，凡是能离散化、能哈希的模态，Engram都能搬。

三个月里，Engram这条路上，发现者最寡言，跟进者各自走了一步。

一个团队替它解决多机内存层级，一个独立钻研者证伪了它一个看似显然的优化方向，一个开源团队把它推到了视觉。

而deepseek-ai/Engram这个仓库，最后一次提交还停在1月14日。

One more thing

Engram论文的提要结尾有一句话：

我们以为前提影象将是下一代稀少模型不成或缺的建模原语。

看来，这个下一代得是V5了，难不成会是V4.1?

[1]https://arxiv.org/pdf/2601.07372

[2]https://arxiv.org/pdf/2603.10087

[3]https://arxiv.org/pdf/2601.16531