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研究测试向 Qwen3.8-Flash 与 DeepSeek-V4.1 记忆模块写入知识的可行性

一项受控研究用 GPT-2 的 2x2 实验设计比较了向寻址记忆模块注入知识的不同写法,自然问题命中率从 row-only 的 5.3% 提升到无锚定投影更新的 28.7%。在生产记忆实验中,梯度写入让 Qwen3.8-Flash-Next-FP8 上 132 个独立重置目标的首答案 token 排到第一,其中 93 个为新提升。Adam 优化器在 24 目标对比中带来 13 个新提升,SPSA 只有 2 个。DeepSeek-V4.1-Flash 的 6 个零阶写入案例产生 1 次提升和 1 次回退,说明写入能力存在边界。

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把知识写进模型记忆到底行不行?这篇论文在 Qwen 和 DeepSeek 上做了实测,命中率数据挺扎眼,做记忆机制研究的值得看数据。

8 sources29° AI heatLast updated 2026/10/15 09:14:29

Evidence

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Primary sourcearXiv: DeepSeek
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