#北大与DeepSeek合作#
北大与DeepSeek的合作并不局限于单次技术发布，而是形成了一条从底层算法到智能体系统的持续创新链路：
DualPath智能体推理系统（2026年2月）：DeepSeek联合北大、清华共同推出，论文第一作者为北大博士生吴永彤。该技术提出“双路径加载”机制，解决了Agent场景下KV-Cache存储I/O的瓶颈，在1152张GPU的生产集群上验证显示，离线与在线服务吞吐平均提升近2倍。
条件记忆Engram模块（2026年1月）：双方合作提出将模型记忆与推理分离的Engram模块，采用混合稀疏架构实现近似O(1)的知识查找，显著提升了模型的长文本测试准确率与数学推理能力，DeepSeek创始人梁文锋参与论文署名。
原生稀疏注意力NSA（2025年2月）：由北大张铭教授团队与DeepSeek合作研发。该算法在64K长文本序列下将解码速度加速11.6倍，被ACL 2025录用并斩获大会最佳论文奖，打破了传统模型性能与算力成本之间的权衡。 http://t.cn/AXSRmkyv