哈希算法,SHA256,哈希函数,加密哈希,哈希预测/哈希算法是博彩游戏公平性的核心，本文详细解析 SHA256 哈希函数的运作原理，并提供如何通过哈希技术进行博彩预测的方法！与传统的大模型架构相比，该方法提出了一种新的“查—算分离”机制，通过引入可扩展的查找记忆结构，在等参数、等算力条件下显著提升模型在知识调用、推理、代码、数学等任务上的表现。代码与论文全文均已开源。

　　目前主流的大语言模型架构依然基于 Transformer 和 Mixture-of-Experts（MoE） 结构。MoE 是目前推进参数规模和能力扩展的关键技术之一，通过动态路由机制，只激活部分参数以降低计算成本，同时在任务容量方面实现大规模扩展。DeepSeek 自家系列模型（如 DeepSeek V2、DeepSeek V3 等）也采用了先进的 MoE 方法进行扩展训练。

　　但在这些传统的 Transformer 架构（无论是 Dense 还是 MoE）中，模型的参数实际上承担着两种截然不同的角色：

　　事实性记忆（Memorization）： 存储海量的知识事实。例如，“法国的首都是哪里？”、“世界最高的山脉是哪座”等。这类信息相对死板，更多依赖于“查表”式的检索。

　　逻辑推理与计算（Calculation）： 负责复杂的逻辑链条、多步推理和情境理解。例如，“根据这段代码的逻辑推导可能的 Bug”、“解析一段复杂的哲学论证”。

　　目前的大语言模型倾向于将这两者混在一起。当你试图让模型记住更多知识时，你不得不增加参数量。而在传统的 Dense 模型中，参数量增加意味着前向传播时的计算量（FLOPs）也会同步激增。MoE 架构虽然通过稀疏激活解决了“算力随参数同步爆炸”的问题，但 DeepSeek 研究发现，MoE 专家在处理“死记硬背”的任务时依然不够高效。

　　神经网络本质上是连续的数学变换，用高昂的矩阵运算去模拟简单的“查表检索”，本身就是一种极大的浪费。DeepSeek 的 Engram 正是为了打破这一困境——“该查表的查表，该算的算”。

　　“Engram”一词源自神经科学，意为“记忆痕迹”，它是一个 可扩展、可查找的记忆模块，用于语言模型在推理过程中过去可能已经见过的模式或片段。

　　传统方式： 模型通过多层自注意力（Self-Attention）和 MLP 层的非线性变换，反复提取输入文本中的特征。

　　Engram 方式： 它对输入的 Token 序列进行 N-Gram（连续 N 个词）切片，并利用哈希算法将这些片段映射到一个巨大的、可学习的查找表（Lookup Table）中。

　　由于采用哈希索引，这种查找是 确定性且 O(1) 时间复杂度 的。这意味着无论模型存储了多少万亿个记忆片段，检索的速度几乎是恒定的，且算力消耗极低。

　　O (1) 的含义是： 一次查找的耗时是常数级的，与 N-gram 表的规模无关。

　　也就是说，这种设计本质上将一部分“记忆职责”从深度神经计算中卸载出来（例如序列模式、固定知识段的识别与回填），使得模型既拥有活跃神经通道（例如 Transformer + MoE）处理复杂计算，也有静态记忆通道高效处理固定模式，这就是所谓的 “稀疏性的新轴”（a new axis of sparsity）。

　　简单来说就是 MoE 负责：“计算密集”神经推理与复杂组合功能、Engram 负责：“记忆查找”固定模式以及模式重建，两者协同构成一个更高效的整体架构。

　　此外，它还具备条件记忆（Conditional Memory）。与简单的静态查找表不同，Engram 是“条件化”的。它会根据当前上下文的隐向量（Hidden States）来决定提取哪些记忆。

　　在架构设计上，Engram 模块位于 Transformer 层的早期阶段。它负责“模式重构（Pattern Reconstruction）”，即在计算层（MoE 或 Dense）开始干活之前，先把相关的背景事实和历史模式检索出来，作为“素材”喂给后续的逻辑层。

　　论文特别指出：Engram 提供了一个新的稀疏性轴，与 MoE 的条件计算不同，它通过条件查找提供静态记忆容量。下面图表中从目标、计算方式、优化方向和作用位置四个维度解释了 Engram 和 MoE 的区别。

　　MoE 专家： 摆脱了沉重的记忆负担，全身心投入到“逻辑推理与合成”中。

　　这种分工极大地优化了参数效率。在 27B 的实验模型中，Engram 模块可以占用大量的参数用于记忆，但在实际推理时，它只消耗极少的计算量（FLOPs）。

　　在 Reddit、X 和其他平台的相关帖子中，Engram 的技术核心受到了不少用户的肯定和技术肯定。众多网友认为这个模块的特点在于让模型架构处理“记忆模式查找”和“神经计算推理”两块职责分离，从而开启了新的稀疏性方向。

　　“Engram 嵌入方法很有意思。大多数模型仅通过 MoE 进行扩展，但 Engram 增加了静态记忆作为补充的稀疏性轴，查找复杂度为 O(1)。他们发现 MoE 和 Engram 之间存在 U 形缩放规律，这指导着如何在两者之间分配容量。分析表明，这减轻了早期层级静态模式重建的压力，从而保留了用于复杂推理的深度。确定性寻址意味着它们可以将嵌入表卸载到主机内存中，而不会增加太多推理开销。”

　　同时，有用户对这种基于 n-gram lookup 的机制表达了直观兴趣，他评论道：

　　即便是在不依赖 GPU 的环境下也能实现这种 O(1) 查找方式，让不少开发者对本地部署这样的大模型功能有了更实际的期待。

　　从已有技术逻辑来看，在 LLM 中加入静态记忆查找似乎是“顺理成章”的发展方向。

　　这类观点反映了一个重要观点：专家群体开始从纯参数扩张思维转向更“智能”的架构设计，包括查表式模块和神经网络的协同。

　　不少高级开发者在讨论中进一步提到，这种设计在理念上类似于对传统 NLP 技术（如 n-gram embedding）的现代化转换，结合了高效寻址机制（deterministic addressing）和神经推理模块，这种组合在纸面上看具有较高的可行性和实用性（这一点正是 Engram 的核心贡献）。

　　另一条社区评论指出，Engram 很可能是 DeepSeek 即将发布的 V4 模型的核心技术基础：

　　Engram 模块可能会成为 DeepSeek V4 的重要组成部分，并预示 DeepSeek 下一代模型会在记忆和推理协同上实现架构级提升。

　　还有网友调侃，原本想抄袭下谷歌的技术，但现在要抄袭 DeepSeek 了，因为它比谷歌更好！