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DeepSeek 团队提出可扩展的“查找式记忆”,或为下一代模型的核心技术基础

DeepSeek 团队发布新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models》,提出了可扩展的“查找式记忆”,为大模型提供了区别于传统 Transformer 与 MoE 的全新稀疏性维度。 代码地址:https://github.com/deepseek-ai/Engram 论文地址:https://github.com/deepseek-ai/Engram/blob/main/Engram_paper.pdf DeepSeek 团队在论文中指出,当前主流大模型在处理两类任务时存在结构性低效:一类是依赖固定知识的「查表式」记忆,另一类是复杂推理与组合计算。传统 Transformer(无论 Dense 或 MoE)均需通过多层注意力与 MLP 重建这些静态模式,导致计算资源被大量消耗在「重复构造已知模式」上。 Engram 的核心机制是基于现代化哈希 N-Gram 嵌入的 O(1) 查找式记忆。模块会对输入 Token 序列进行 N-Gram 切片,并...

机构:2030 年活跃 Agent数 量将快速攀升至 22.16 亿

IDC最新发布的报告显示,未来5年全球活跃Agent数据将呈现爆发式增长,全球Agent生态将经历一场指数级的扩张。 IDC预计,活跃Agent的数量将从2025年的约2860万,快速攀升至2030年的22.16亿。这意味着五年后,能够帮助企业执行任务的数字劳动力数量将是今天的近80倍,年复合增长率139%,换言之,平均每年活跃Agent数量都将以超过一倍的速度增长。 IDC表示,与数量相比,Agent真正干活的频率增长得更快,年执行任务数将从2025年的440亿次暴涨至2030年的415万亿次,年复合增长率高达524%。这意味着,企业将越来越习惯把工作外包给Agent,从偶尔试用到深度依赖,Agent将无处不在地嵌入进企业的业务流中。 此外,随着Agent处理的任务越来越复杂,所需推理深度与调用链路不断加长,底层Token消耗也将呈现数量级的跃迁。预计年度Token消耗将从2025年的0.0005 PetaTokens暴增至2030年的152,667 PetaTokens,年复合增长率高达3418%。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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