Gate 广场创作者新春激励正式开启,发帖解锁 $60,000 豪华奖池
如何参与:
报名活动表单:https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用广场任意发帖小工具,搭配文字发布内容即可
丰厚奖励一览:
发帖即可可瓜分 $25,000 奖池
10 位幸运用户:获得 1 GT + Gate 鸭舌帽
Top 发帖奖励:发帖与互动越多,排名越高,赢取 Gate 新年周边、Gate 双肩包等好礼
新手专属福利:首帖即得 $50 奖励,继续发帖还能瓜分 $10,000 新手奖池
活动时间:2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00(UTC+8)
详情:https://www.gate.com/announcements/article/49112
DeepSeek最新发布的论文透露了一个有意思的技术方向。核心思路是把大语言模型里的长期记忆部分从模型权重中独立出来,转而存储到内存硬件中,这样做能显著释放显存压力。论文中提到的n-gram技术方案就是基于这个思路——通过外部内存存储长期依赖信息,而不是依赖模型内部参数。
从硬件角度看,这种架构转变意味着什么?内存的需求量会大幅上升。随着大模型向这个方向演进,DDR5内存的市场需求可能进入新的增长周期。镁光作为主流内存供应商,长期来看是受益者。
从投资角度考虑,DDR5内存的价格压力可能还会持续走高。如果这类技术方案真的落地推广,今年翻倍的预期并不过分——取决于模型训练和部署的实际进度。