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DeepSeek 真的不打算讓人休息啊。

最近圈子里瘋傳：DeepSeek V4 即將在未來幾周（春節(jié)前后）發(fā)布。

雖然官方?jīng)]說話，但看這架勢(shì)，大概率是真的。你們看這幾周 DeepSeek 有多“反常”：

• 元旦當(dāng)天： 剛?cè)映?mHC 論文，試圖拆掉 ResNet 的地基。

• 上周： 悄悄更新了那篇著名的 DeepSeek-R1 論文。

• 今天： 還沒等大家消化完，又是一篇重磅論文——Engram。

這密集的動(dòng)作，顯然是在為后面的大招清掃障礙。

這種“暴風(fēng)雨前的狂歡”，讓我對(duì)傳說中的 V4 更加期待了。

這篇論文又是 CEO 梁文鋒親自署名，看樣子，這事兒又不簡單。

如果說上一篇 mHC 是在動(dòng)深度學(xué)習(xí)的“地基”，那這一篇 Engram，就是在試圖繞開英偉達(dá)昂貴的“硬件壁壘”。

01｜英偉達(dá)的無奈：算力夠了，但腦子裝不下了

要看懂 DeepSeek 這次有多狠，我們得先看一眼英偉達(dá)（NVIDIA） 最近的動(dòng)作。

前不久，老黃發(fā)布了下一代核彈顯卡 Rubin。

參數(shù)確實(shí)炸裂：推理算力提升了 5 倍，帶寬提升了 2.8 倍。

但請(qǐng)注意一個(gè)極其尷尬的數(shù)據(jù)：HBM（高帶寬顯存）的容量，僅僅提升了 1.5 倍。

圖：英偉達(dá) Rubin NVL72 參數(shù)提升表

這就是目前 AI 行業(yè)的死穴：“顯存墻”。

HBM 顯存不僅產(chǎn)能被海力士和三星鎖死，價(jià)格更是貴得離譜（是普通內(nèi)存的 6-8 倍），關(guān)鍵是容量增長完全跟不上模型變大的速度。

你想把模型做大？不好意思，你得買更多昂貴的顯卡，不是因?yàn)槟阈枰懔Γ瑑H僅是因?yàn)槟阈枰涯Ｐ腿M(jìn)去。

這時(shí)候，DeepSeek 的“摳門”天賦又爆發(fā)了。

他們提出了一個(gè)靈魂拷問：誰說大模型的記憶必須塞在昂貴的 HBM 里？我們能不能用便宜的內(nèi)存條解決問題？

02｜明人的“笨功夫”：復(fù)活 N-gram

為了省錢，哦不，為了高效，DeepSeek 的工程師把目光投向了二十年前那個(gè)被淘汰的“笨小孩”——N-gram（N元語法）。

在深度學(xué)習(xí)還沒火的“遠(yuǎn)古時(shí)代”，N-gram 是統(tǒng)治 NLP 屆的王者。

這玩意兒的原理，說白了就是“成語接龍”加上“死記硬背”。

想象一下，你給電腦看了一萬本中文書，然后問它：“白日依山盡”后面是什么？

N-gram 不懂什么叫詩情畫意，它只會(huì)去它的小本本里查統(tǒng)計(jì)概率：“哦，以前這五個(gè)字后面 99% 跟著‘黃河入海流’?！?/p>

它的優(yōu)點(diǎn)是： 查得飛快，不需要?jiǎng)幽X子算。

它的缺點(diǎn)是： 沒腦子，只能看眼前，不懂邏輯。

后來，聰明的 Transformer 出現(xiàn)了，N-gram 就被掃進(jìn)了歷史的垃圾堆。

但今天，DeepSeek 又把它撿回來了。

03｜給 AI 掛個(gè)“外掛硬盤”

DeepSeek 發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在的 Transformer 雖然聰明，但也得了一種“富貴病”。

比如你問它：“東漢末年的張仲景是誰？”

模型那昂貴的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大腦開始瘋狂運(yùn)轉(zhuǎn)，動(dòng)用幾百億參數(shù)，經(jīng)過幾十層的向量計(jì)算，最后告訴你：“他是醫(yī)圣”。

這太浪費(fèi)了！ 這就像你雇了一個(gè)年薪百萬的數(shù)學(xué)天才，結(jié)果你天天讓他背誦《新華字典》。

DeepSeek 的 Engram 架構(gòu)，就是給大模型裝了一個(gè)“超級(jí)外掛字典”：

圖：DeepSeek 的 Engram 架構(gòu)，右側(cè)那個(gè)黃色的支路就是傳說中的“外掛字典”

移花接木： 他們把“張仲景”、“四大發(fā)明”這些固定的知識(shí)點(diǎn)，通過 N-gram 機(jī)制做成了一個(gè)巨大的索引表。

降維打擊：重點(diǎn)來了！ 因?yàn)椴楸磉@個(gè)動(dòng)作非常簡單確定的，DeepSeek 直接把這個(gè)巨大的表（幾百億甚至上千億參數(shù)）丟到了便宜量大的 CPU 內(nèi)存（RAM）里。

圖：紅得發(fā)紫的地方，就是模型在讀到“四大發(fā)明”時(shí)，正在瘋狂翻字典（查表），而不是在動(dòng)腦子計(jì)算

當(dāng)模型需要用到這些知識(shí)時(shí)，CPU 會(huì)悄悄把數(shù)據(jù)預(yù)取過來，喂給 GPU。

結(jié)果炸裂：即使掛載了一個(gè) 1000億參數(shù) 的超級(jí)字典在 CPU 內(nèi)存里，利用 DeepSeek 極致的工程優(yōu)化，整個(gè)推理速度的損耗竟然不到 3%。

這意味著，在 HBM 價(jià)格上天的今天，DeepSeek 搞出了一種“用白菜價(jià)的內(nèi)存條，干黃金價(jià)的顯存活兒”的黑科技。

04｜不止是省錢，智商還漲了

如果只是省錢，那也就是個(gè)工程優(yōu)化。

但 DeepSeek 最可怕的地方在于：它還順便把模型變聰明了。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)非常不講道理：這個(gè)裝了“外掛硬盤”的模型，不僅記性好了，邏輯推理能力也暴漲。

• 數(shù)學(xué)能力（MATH）： 提升了 2.4 分。

• 邏輯推理（BBH）： 竟然暴漲了 5.0 分！

為什么？

這就回到了我們剛才的那個(gè)比喻。

因?yàn)?Engram 把那些死記硬背的“臟活累活”都攬走了，模型深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就被解放出來了。

那個(gè)“數(shù)學(xué)天才”終于不用背字典了，可以全心全意地去思考復(fù)雜的微積分和邏輯推理題了。

寫在最后：算力經(jīng)濟(jì)學(xué)的新解法

看完這篇論文，我最大的感觸是：DeepSeek 正在試圖重寫大模型的“解剖學(xué)”。

在過去的一年里，整個(gè) AI 行業(yè)都被 HBM 的產(chǎn)能危機(jī)掐住了脖子。

為了搶那幾塊顯存，大廠們不惜溢價(jià) 30% 甚至更多。

而 DeepSeek 卻冷靜地走了一條“少有人走的路”：與其被硬件廠商收“過路費(fèi)”，不如用算法重新定義硬件。

Engram 的出現(xiàn)證明了，通過極致的算法設(shè)計(jì)，廉價(jià)的 CPU 內(nèi)存完全可以成為大模型算力的一部分。

這不僅是技術(shù)的勝利，更是“算力經(jīng)濟(jì)學(xué)”的勝利。

如果春節(jié)前后發(fā)布的 DeepSeek V4 真的集成了 mHC 的高速通路和 Engram 的外掛記憶，那它對(duì)行業(yè)的沖擊，恐怕比我們想象的還要大。

對(duì)于這種“反向操作”的技術(shù)創(chuàng)新，你怎么看？歡迎在評(píng)論區(qū)聊聊。

(覺得文章有啟發(fā)？點(diǎn)個(gè)“贊”，點(diǎn)個(gè)??，假裝自己看懂了)

論文地址：https://github.com/deepseek-ai/Engram