第一篇论文来自字节SEED团队， 打了一些基础； 《Over-Tokenized Transformer》。 论文标题看上去在讨论“过度分词”。 而重点必然是在第二篇上—— DeepSeek公司的学术成果Engram。 《Conditional Memory via Scalable Lookup》 也就是Engram模块所出处的论文。
ICLR论文STEM架构率先提出「查表式记忆」架构，早于DeepSeek Engram三个月。它将Transformer的FFN从动态计算改为静态查表，用token索引的embedding表直接读取记忆，彻底解耦记忆容量与计算开销。
官方宣传语：你是否隐隐担忧，自己或身边的人正在：参与一场席卷所有人的技能大退化？遭受 LLM 诱发的？一个名为 Sam Lavigne 的大学教授，最近发布并开源了一款名为「Slow LLM」的 AI 工具。
DeepSeek崩上热搜！宕机持续超过8小时，写论文的、角色扮演的和心情不好找AI吐槽的人也都崩溃了。But！这不是一次普通的服务中断，反而被解读为模型升级的前兆。
从3月29日晚21时左右起，国内大模型产品DeepSeek的网页端与APP端服务器持续处于崩溃状态，大量用户反馈无法正常访问对话服务。
硅心科技（aiXcoder）发布了一款专为「代码变更应用」场景设计的高性能、轻量级模型 aiX-apply-4B。基准测试结果显示，在 20 多种主流编程语言及 Markdown 等多类型文件格式的测试中，aiX-apply-4B 的平均准确率达到 93.8%，超越 Qwen3-4B 基座模型 62.6% 的准确度
看过 HBO 神剧《硅谷》（Silicon Valley）的朋友，想必都对那个名为 Pied Piper（魔笛手）的虚构公司念念不忘。
Token正在重塑AI时代的价值坐标，它是效率革命的引擎，还是成本失控的暗礁？本期将从Token降本的视角，透视AI时代"新石油"的经济逻辑。
DeepSeek，一口气开放17个招聘岗位。
DeepSeek，又有核心工程师流入江湖—— 郭达雅，V2、V3、R1等一系列模型的核心作者，被曝离职。
