冻结模型里藏着可读的行为信号，Cygnus 靠适配器把 Qwen-32B 的 ARC 得分从 82% 拉到近 95%

冻结大语言模型隐藏状态中仍存可读行为信号，新技术大幅提升准确性

Proprioceptive AI 搞了个叫 Cygnus 的技术，给已经冻结的大模型外挂一个自感知适配器，不重新训练就能读出模型内部残留的行为信号。做法是把隐藏状态投影到一个用 gl(4,R) 李代数定义的数学空间里，从中分离出他们称为“暗模式”的精度信号。拿 Qwen-32B 试了一下，只用一张 RTX 3090，ARC-Challenge 准确率...

推荐理由：HKR 三项都成立：12.77 个点的提升数字扎实，李代数投影的做法够新，压缩 90% 视觉 Token 对实际部署很省钱。但来源是 X 上的帖子，正文没给出完整评测集和对照实验，复现性存疑，所以只给低 featured。真正值得盯的是后续有没有第三方复现，如果复现成立，这个“冻结模型+适配器”的省钱路线对多模态推理会是实打实的利好。