在人工智慧的影片處理世界裡,一直存在著一個複雜的"分工體系"大學。就像一家大工廠,不同的車間負責不同的任務:有專門負責識別物體的車間,有專門跟蹤物體移動的車間,還有各種各樣的專業裝置來處理複雜的影片分析工作。這種精細分工雖然有效,但就像工廠裡裝置太多一樣,執行起來既複雜又緩慢。 然而,來自埃因霍芬理
今日凌晨,DeepSeek 在 GitHub 上釋出了一項代號為“Engram”的最新研究成果,並同步上傳了題為Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models(基於可擴充套件