传统大模型的“野路子学习法”

以前的大模型，学习方式只有“刷题”。像个天赋极高却不按常理出牌的学生：不背单词、不记公式、不认人名地名，全靠刷海量数据练“手感”。问它复杂推理题要耗算力，问“巴黎是哪国首都”这种常识题，照样要层层计算硬猜，既费钱又容易错。

核心问题很简单：大模型没有专门的“记忆区域”，只能把所有知识硬塞进“做题手感”里，用昂贵的GPU算力反复打磨，把该“背诵”的内容，硬生生变成了“计算”任务。

Engram：给大模型装“专属记忆区”

Engram的核心突破，是帮大模型分清了“背书”和“做题”：把人名、固定搭配、常识短语这些“静态知识”，放进专门的记忆结构里；而推理、推导这些“动态任务”，留给模型主干专心处理。

这套记忆不是死记硬背，还自带“智能开关”——会根据当前上下文筛选知识，比如遇到“苹果”，能分清是水果还是品牌，避免乱输出。就像人类先背会乘法口诀，再专心解数学题，效率自然翻倍。

与MoE互补：找到最优“精力分配”

可能有人会问，这和MoE技术有啥区别？MoE是解决“少算”，把模型拆成多个“专家”，按需激活减少算力消耗；而Engram是解决“别瞎算”，把该记的交给低成本记忆模块，让GPU聚焦核心推理。

论文还给出了“黄金比例”：7-8成参数留给推理专家，2-3成分配给Engram记忆模块，这是效率最高、性能最强的配置，实测中文常识任务CMMLU涨4分，逻辑推理BBH涨5分，长文本准确率直接飙升至97%。

工程巧思：CPU替GPU“存记忆”，成本大减

Engram更绝的是工程优化：把不常用的“潜意识记忆”放到便宜的CPU内存里，不用占用昂贵的GPU显存，只有需要时再调用。这种“查算分离”的操作，让大模型部署成本直接砍90%，以前要几万美金的算力，现在一千多美元就能搞定。

就像人类思考的节奏：思考-回忆-再思考，CPU负责“翻记忆手册”，GPU同步“解难题”，互不耽误，推理又快又省。

结语：AI记忆革命才刚开始

Engram不是给模型外接知识库，而是把“记忆”刻进大模型的核心结构，终结了“用推理算力硬刷常识”的低效模式。继MoE解决规模问题后，这是AI在“拟人化学习”上的关键一步。

如今基于V3.X的测试已如此能打，从头训练的V4又会带来多少惊喜？评论区聊聊你对AI“记忆进化”的期待～

     深圳市人工智能检测认证中心立足深圳辐射全球， 是全国领先的人工智能专业检测认证服务机构。深圳华必选检测认证公司（HBX Co.,Ltd.）是深圳市人工智能产业协会检测认证服务中心对外主体，先后深度参与《深圳经济特区人工智能产业促进条例》制定，开展全国首批人工智能专业职称评审、首席人工智能官CAIO认证及人工智能教材编制等工作。