独立研究者把文档藏进冻结 72B 模型的「物理记忆卡」，SSD 存取可复现答案
Nearby_Indication474 · reddit · 2026-10-20
一位独立研究者在 Reddit 发布其自称「AKBASCORE Silicon Hippocampus」的实验记录（TEST730），探索让冻结大模型使用外部物理记忆的方式：
- 核心机制：在 Qwen2.5-72B-Instruct（A100 80GB，权重冻结）上，CUT3 引擎截取第 3 层隐藏状态 H3 及第 0–3 层的 K/V 张量，连同 SHA-256 校验信息存为 SSD 上的「记忆卡」；加载时把 H3 注回第 3 层边界，由冻结的模型自行重建第 4–79 层注意力记忆，无需把原文重新贴进 prompt。
- 跨文档合成实验：将三篇 2026 年学术出版物分别编码为 P01–P03 三张记忆卡，模型各自生成反思文本，再合成编码为第四张 MASTER 卡（磁盘约 94.3 MB，重建后 80 层 K/V 约 943.4 MB）；仅用 MASTER 卡即可回答因果建模、随机实验设计等六个学术问题。
- 验证：作者称复现会话中四张卡 SHA-256 哈希逐字节一致、80/80 层奇偶校验通过、两个封存答案逐字节还原。
需注意：这是个人发布在 Zenodo/GitHub 的非同行评审记录，术语华丽、验证口径自定，可信度存疑，宜视为一种非常规的外部记忆/hidden-state 复用思路的极端演示而非成熟方法。
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