计算(MoE) + 记忆(Engram) 双轨稀疏性
混合 Engram 模块，直接 Lookup 而非模拟检索
基于 5 篇最新论文，三大推理模型的分析结果 | Gemini 3 Pro vs GPT-5.2 Pro vs Grok 4
| Gemini 3 Pro | GPT-5.2 Pro | Grok 4 |
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1. 架构大改：引入 Engram 模块
Transformer 缺乏原生知识查找原语，Engram 作为"条件记忆"，scaling 到 27B 参数能显著提升性能（MMLU +3.4） 2601.07372 - Abstract & Section 3
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1. R1 明确点名：结构化输出/工具使用会在 next version 解决
这几乎是"R2 方向"的直接公告 DeepSeek‑R1 - Section 6
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1. V3.2 定位为开放模型前沿
推动计算效率和代理能力，暗示 V 系列为主线 Paper 2 - Abstract/Introduction
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2. 残差连接数学修正 (mHC)
针对 HC 破坏恒等映射导致训练不稳定的问题，为超大规模模型训练做底层准备 2512.24880 - Abstract
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2. R1 把 token efficiency 作为核心痛点
overthinking、重复自检、冗余推理链 DeepSeek‑R1 - Section 6
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2. R1 基于 V3-Base 构建，使用 GRPO 纯 RL 训练
视作 V 系列的 RL 扩展而非新独立系列 Paper 1 - Section 2/Introduction
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3. 纯强化学习范式验证 (Pure RL)
证明零人类标注数据下，仅通过 Pure RL 涌现推理、自我反思能力 2501.12948 - Abstract & Section 3
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3. V3.2 明确：未来迭代要扩大预训练算力
并优化 reasoning chain density 与 token 效率 DeepSeek‑V3.2 - Section 5
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3. V3.2 引入 DSA 解决长序列效率瓶颈
并扩展 RL 到代理场景，显示 V 系列连续创新 Paper 2 - Section 1/Figure 1
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4. 合成数据工业化生产
OCR 每天处理 200k+ 页；V3.2 合成大规模 Agent 任务 2510.18234 & 2512.02556
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4. mHC 目标：补齐 LLM 宏观架构设计缺口
提供可稳定扩展的 macro-architecture blueprint mHC - Conclusion
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4. mHC 聚焦训练稳定性和可扩展性
适用于基础模型演进，可能整合到 V 系列 Paper 3 - Section 6
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5. V3.2 已触及现有架构瓶颈
已用 DSA 且 Speciale 超越 GPT-5，下一跨越更换架构比增加参数更有效 2512.02556 - Introduction
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5. Engram 定位为下一代稀疏模型的不可或缺 primitive
提供 trillion-parameter models 的开源路径 Engram - Conclusion
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5. Engram 提出条件内存作为 MoE 的互补稀疏轴
U 形缩放定律指导参数分配 Paper 4 - Section 1/Experiments
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