DeepSeekV4的技术报告里有mHC，有CSA，有HCA，有Muon股票配资网站行情，有FP4……
唯独没有Engram。
Engram去哪了？
这个话题一度成为网友们讨论的热点。
Engram在今年1月由DeepSeek和北大联合开源，主要研究大模型的记忆与效率问题。
自挂上arXiv的那一刻起，圈子里围绕它的探讨就没有停止过…
不仅仅因为它是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，还能释放深层网络容量，用于更高阶的推理。
正因如此，自1月初论文发表以来，所有人都觉得，Engram就是V4的架构地基，所有人都在盼。
以至于V4发表后，大家第一时间就是command+f去论文里找Engram，可惜并没有。
以至于不少网友甚至觉得，没有Engram，V4就是不完整的。
没有Engram，可能是DeepSeekV4最大的遗憾。
不过，Engram并没有消失。随后三篇值得注意的论文接力出现：
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。
无冲突热层实验：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方案。
视觉Tiny Engram：AutoArk团队把文本Engram搬到视觉模态，扩展了它的应用边界。
所以，虽然V4没有Engram，但它的理念、探索和后续应用已经悄然铺开，为下一代模型打下基础。
Engram到底是什么
把时间倒回2026年1月12日。
那一天，DeepSeek联合北大放出了一篇33页的论文《ConditionalMemoryviaScalableLookup》。第一作者ChengXin，北大博士生，曾经署名过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模块。能查的别算，先查一下。
团队的核心观察是，语言建模其实包含两种性质完全不同的任务，一种是需要深度动态计算的组合推理，另一种是检索静态知识。
之前的问题在于，Transformer把这两件事混在一起做。模型识别一个实体时，得消耗好几层注意力和前馈网络逐层拼凑特征。
论文里举了个例子，「Diana，Princess of Wales」。模型要走6层才能把这个识别完。
前几层还在纠结「Wales是英国的一个地区」、「Princess of Wales是某种头衔」这些中间状态，最后一层才反应过来这是戴安娜王妃。
这种「用昂贵的运行时计算重建一个静态查找表」的活，本来可以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)的时间复杂度捕获这些局部依赖，那干脆把这能力直接嵌进Transformer。
打个比方，就像你做数学题，该用的公式不必每次从头推一遍，翻表代进去就行。Transformer之前没这张表，只能每道题都从公理走起。Engram等于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模块。
每个位置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表里，直接取出对应的向量。
门控机制保证查到的内容跟当前上下文不匹配时自动屏蔽。比如「张」是个常见姓氏，但「张仲景」三个字凑一起就是固定历史人物实体了，门控就负责认出这种区别。
Engram的定位是MoE之外的另一条稀疏轴。MoE是把计算稀疏化，只激活一部分专家。Engram是把存储稀疏化，只查一部分条目。两者互补，不冲突。
论文最核心的一段实验，是固定总参数和每token激活参数，然后让MoE专家和Engram记忆抢预算，得到一条U形曲线。
纯MoE不是最优解。把大约20%-25%的稀疏参数分给Engram，模型loss达到最低点。
按这个曲线指导，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。
结果知识密集型任务的提升符合预期(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)，长上下文场景更夸张，Multi-Query NIAH从84.2%跃升到97.0%。
那么，为什么记忆模块还能反过来提升推理?
LogitLens和CKA给出了答案，Engram-27B第5层的表征，跟MoE基线第12层的表征最相似。
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，这部分网络深度被腾出来做更复杂的推理。Engram不是新增了一块记忆，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索引的确定性，只取决于输入token序列，完全可以提前算，CPU异步预取跟GPU计算重叠。
可以说，这个模块天生就不靠HBM，只可惜如今V4来了，Engram没来。
没在v4，但在其他地方
发明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、港大联合发了一篇系统论文，《Pooling Engram Conditional Memory in Large Language Models using CXL》。
他们没改Engram本身，而是回答了一个更工程的问题，如果Engram真的成了下一代标配，内存放哪。
答案是CXL内存池化。GPU HBM放计算权重，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交换芯片做拓扑，512GB/s带宽。
整套集成进SGLang，做了预取-计算重叠，跑下来端到端吞吐损失小于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。
结论很清楚，Engram这种确定性寻址、可预取的负载，几乎是为CXL量身定做的。
一个反直觉的实验
Engram论文上线第十一天，1月23日，一个叫TaoLin的研究者，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冲突，如果把高频N-gram用Minimal Perfect Hash Function完全消除冲突，模型会不会更好。
他设计了Engram-Nine，把记忆分成无冲突的「热层」和保留多头哈希的「冷层」。
结果反直觉。在严格iso-parameter控制下，无冲突设计没有稳定提升验证loss。
route-stratified评估还发现，训练初期热路径(高频)loss更低，但训练后期冷路径反过来超过热路径。
一个看上去显然的优化方向，被一个真做实验的人证伪了。
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完整复现文本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经过分层编码，底层抓纹理，中层抓部件，高层抓风格，然后整套丢进哈希查表。
跟LoRA比下来，达到同等效果，Engram需要的额外参数只有LoRA的15%到30%。连续注入多个新概念时，LoRA会出现明显的概念退化，Engram不会。
Engram原本是为文本设计的。AutoArk等于把这扇门撞开了，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，发明者最沉默，跟进者各自走了一步。
一个团队替它解决多机内存层级，一个独立研究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论文的摘要结尾有一句话：
我们认为条件记忆将是下一代稀疏模型不可或缺的建模原语。
看来，这个下一代得是V5了股票配资网站行情，难不成会是V4.1?
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