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　　值得注意的是，就在2026年1月13日，DeepSeek与北京大学合作发表了一篇题为《Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models》(《基于可扩展查找的条件记忆：大语言模型稀疏性的新维度》)的论文。该研究聚焦于大模型的条件记忆(Engram)模块，深入探索了稀疏性建模的新路径，并在结论中明确指出，Engram将成为下一代稀疏模型的关键建模原语。由于论文发表与新模型发布时间高度接近，有行业观点认为，文中提出的Engram很可能构成DeepSeek V4的核心技术架构。

　　即便是作为优化方案的MoE架构，也未能根本突破上述困境。MoE通过条件计算实现参数稀疏激活，仅调用部分专家网络参与计算，虽提升了参数利用率，却未改变“用计算模拟记忆”的核心逻辑。面对静态知识，MoE仍需激活专家网络进行矩阵运算;在长文本场景中，局部固定搭配的重复计算还会占用注意力容量，导致有效上下文长度缩短与关键信息捕捉能力下降。这种“记忆-计算混同”的架构设计，已成为制约大模型算力效率提升的结构性瓶颈。