还记得去年那个让全球开发者疯狂的DeepSeek-R1吗？那个仅用29.4万美元就训练出顶尖推理模型的奇迹。如今，就在R1发布一周年之际，DeepSeek即将再次改写游戏规则——计划于2026年2月中旬农历新年前后发布的V4模型，正悄然掀起一场关于AI“大脑皮层”的重构革命。

这不仅仅是一次版本迭代，而是一场彻底颠覆Transformer架构底层逻辑的技术范式转移。当整个行业还在算力军备竞赛中内卷时，DeepSeek选择了一条截然不同的道路：算法创新而非暴力堆料。而这场革命的核心，正是三个看似简单却深藏玄机的字母：E-n-g-r-a-m。

一、Transformer的“原罪”：六层网络背九九乘法表

要理解Engram的革命性，我们必须先直面Transformer架构一个长期被忽视的“昂贵悖论”。

想象一下这个场景：当大模型看到“Diana, Princess of Wales”这个短语时，它的内部发生了什么？根据DeepSeek团队的“核磁共振”扫描，为了识别这个静态实体，模型竟然动用了整整6层网络深度：

• 第1-2层：还在琢磨“Wales”大概是一个国家
• 第3层：意识到这是欧洲的地理概念
• 第4层：拼凑出“Princess of Wales”似乎是一个头衔
• 第5层：联想到“威尔士亲王的妻子”
• 第6层：终于确认这是著名的“戴安娜王妃”

这简直是算力的暴殄天物。一个客观存在、不会因上下文改变的静态实体，Transformer却要动用昂贵的矩阵运算层层“重建”。就像让一个微积分天才每次解题前先默写半小时九九乘法表。

问题的根源在于：传统Transformer缺乏原生的知识检索机制。所有知识都分散在神经元权重中，提取需要复杂计算。而Engram的诞生，正是要解决这一根本性缺陷。

二、Engram：给AI外挂一个“海马体”

如果说MoE（混合专家模型）是把“大脑”分区，让不同专家负责不同思考（条件计算），那么Engram就是给大脑外挂了一个巨大的“海马体”，专门负责存储静态知识（条件记忆）。

2.1 复活N-gram：古老智慧的现代化魔改

Engram的核心灵感竟来自NLP领域的“上古神器”——N-gram。在深度学习统治世界前，我们正是靠统计“N个词同时出现的概率”来理解语言。DeepSeek将这一经典概念进行了现代化改造：

• 传统Transformer：知识分散在权重中，提取需复杂线性层计算
• Engram模块：构建巨大的、可扩展的嵌入表，通过哈希索引直接“查”出对应向量

这一过程的时间复杂度是O(1)——无论知识库膨胀到多大（哪怕是1000亿参数），查找速度几乎不变。

2.2 三大技术护城河：解决历史难题

既然查表这么好，为何以前没人做？因为有三大拦路虎：存储爆炸、多义词冲突、参数分配。DeepSeek给出了教科书级解决方案：

A. 词表压缩：极致的去重
通过映射归并语义相同但写法不同的词（如“Apple”和“apple”），有效词表直接缩小23%。这不仅节省空间，更让知识密度大幅提升。

B. 多头哈希：解决“哈希冲突”
通过多个哈希函数将无限N-gram映射到有限内存槽位，模型可从多个候选结果中拼凑正确信息，极大提高鲁棒性。

C. 上下文门控：给记忆配“裁判”
最精妙的一笔。查表是死的，语言是活的。Engram设计“上下文感知门控”，让当前上下文隐藏状态作为Query，查表得到的静态向量作为Key/Value。如果静态知识与上下文不搭，门控压低权重；如果完美契合，则直接注入模型。

三、黄金比例：发现AI模型的“U型曲线”

架构设计好了，接下来的核心问题是：怎么分家产？

在固定参数预算下，该把多少参数分配给MoE的“专家”（负责计算），多少给Engram的“字典”（负责记忆）？DeepSeek的大规模消融实验揭示了一条完美的**“U型Scaling Law曲线”**：

• 左侧极端（纯Engram）：Loss很高。模型变成“书呆子”，光有死记硬背，没有逻辑推理能力
• 右侧极端（纯MoE）：Loss也很高。专家们被迫把精力花在背书（记忆静态知识）上，没空干正事
• 黄金分割点（ρ ≈ 75%-80%）：当约20%-25%稀疏参数预算分给Engram，剩余给MoE时，验证集Loss降到最低

这一发现极具指导意义：对于几百亿参数大模型，单纯堆砌计算单元已是边际效应递减，必须引入专门静态记忆模块实现**“存算平衡”**。

四、反直觉的爆发：为什么“查字典”能提高“数学成绩”？

如果Engram仅让模型“记性更好”，还不足以震动社区。真正让业界震撼的，是实验结果中那些意料之外的收益。

在严格等参数量、等FLOPs条件下，Engram-27B模型不仅知识检索能力提升（MMLU +3.4、CMMLU +4.0），更在通用推理能力（BBH +5.0、ARC-Challenge +3.7）以及代码与数学推理（HumanEval +3.0、MATH +2.4）上带来显著增益。

为什么？ 深层机制分析表明：Engram将静态知识重建负担从模型浅层剥离，从而有效加深网络用于复杂推理的有效深度。通过将局部依赖关系交由查表机制处理，Engram释放了注意力机制容量，使其更专注于全局上下文建模，显著提升长上下文检索能力（如Multi-Query NIAH准确率从84.2提升至97.0）。

五、mHC：流形约束的超连接革命

如果说Engram解决了“记忆”问题，那么mHC（Manifold Hypothesis Constraint Hyper-Connections） 则是在“计算”维度上的另一项突破。

mHC本质是基于双随机矩阵约束的Hyper-Connection。DeepSeek可能希望强调这一范式可迁移至其他场景，例如将参数分布视为统计流形上的点，利用测地线距离、曲率或Fisher信息度量进行约束。这在RL后训练的Off-policy加速中可能大有作为。

更关键的是，mHC与Engram的结合指向了跨层旁路稀疏运算，甚至可Offload至CPU，实现多层信息注入。从微观视角，N-gram本身也可视为一种稀疏图结构，这与mHC的流形约束思想形成了奇妙共鸣。

六、系统级创新：基础设施感知的高效设计

Engram在系统层面展现出基础设施感知的高效性：

训练优化：通过将超大嵌入表分片至多张GPU，利用All-to-All通信按需收集对应行，使总记忆容量随GPU数量线性扩展。

推理优化：由于可提前确定待查询记忆，系统可从主机内存异步预取，同时在前几层计算期间隐藏通信延迟，实现预取与计算的重叠，避免GPU停顿。

层次化存储：基于自然语言N-gram的Zipf分布特性，采用多级缓存策略——高频嵌入存放于GPU HBM或主机DRAM，低频嵌入置于SSD。这使Engram能扩展至超大规模记忆，同时保持低延迟与高效率。

七、V4全景图：6710亿参数的算法美学

综合各方信息，DeepSeek-V4的全貌逐渐清晰：

• 总参数：达6710亿，推理激活参数为370亿
• 核心架构：混合专家架构（MoE）+ 流形约束超连接（mHC）
• 注意力机制：MLA多头潜在注意力机制
• 专长领域：代码生成能力显著提升，支持数万行代码库上下文理解
• 发布时间：计划2026年2月中旬农历新年前后

据内部基准测试显示，其编程任务表现优于Claude和GPT系列模型，尤其在复杂软件工程场景下的稳定性与推理准确性有所提升。

八、深层次意义：中国AI的“德鲁克式创新”

DeepSeek V4完美突破了“创新者的窘境”，没有随波逐流卷入盲目的算力军备竞赛，而是通过对模型痛点的深度系统思考，给出了底层的技术解法。

这种敢于抛弃陈旧范式（如残差连接）、引入全新架构（Engram & mHC）的勇气，是中国AI团队对全球技术效率提升做出的独特贡献。面对比中国AI算力高出一个当量的硅谷，DeepSeek坚定选择了算法创新路线。

其工程美学在于：“既然造不出重型卡车，那我们就把重卡拆解成一万辆摩托车并行狂飙。” mHC架构简直是针对特定硬件环境（算力封锁）的神级突破，在“戴着镣铐”的极端环境下，通过极致算法优化实现性能逆袭。

结语：重构雕像的权利

2026年农历春节，当DeepSeek-V4正式亮相时，它带来的将不仅是一个更强大的模型，更是一种全新的AI架构哲学。

Engram与mHC的结合，标志着大模型从“计算密集型”向“存算协同”的范式转变。当记忆与计算分家，当静态知识有了专属的“字典库”，AI的推理能力终于可以从重复劳动中解放，专注于真正的创造性思考。

对于苦算力久矣的全球中小企业而言，完全开源免费的DeepSeek v4不仅仅是一个模型，它是真正的生产力解放，是开源软件的胜利。

下个月，且看这名“算法战士”如何再次改写游戏规则！这一次，改写的不只是排行榜分数，更是整个AI发展的底层逻辑。