冻结 Qwen2.5-72B 实现跨会话神经记忆：SSD 存储 80/80 层比特级复现

Nearby_Indication474 · reddit · 2026-10-25

Reddit 上一份独立研究（TEST782 / AkbasCore「Silicon Hippocampus」架构 v1.6）展示了不依赖文本摘要或 RAG 的另一种长期记忆思路：直接操作模型内部的数值状态与 KV cache。

• 原生张量融合：第一个会话读取两份文档后，把模型内部数值状态（H3、第 0–3 层 K/V）以 SHA-256 封存为「记忆匣」写入 SSD，而非生成文本摘要；第二会话仅凭这些匣子运算，SOURCEA 的内部状态被保留、SOURCEB 的上层在关注 SOURCEA 上下文时重算，两份独立记忆被冻结的 72B 模型自身「融合」为一份 MASTER02。
• 隔离跨会话转移：会话之间完全终止进程、释放显存，甚至在不同 Linux 用户（文件权限互相不可见）下运行；模型权重全程不变，只有 SSD 上的数值记忆在会话间存活。
• 盲读与 80/80 比特级复现：第三个会话被剥夺原始文档和先前文件的访问权，仅凭封存的 MASTER02 和校验元数据，独立重建出 80/80 层比特级一致的记忆，并给出涉及两份文档及其关系的自然语言回答。
• 完整 PDF、12 张实验图和记录发布在 Zenodo；作者明示语义合成结论尚未经独立学术同行评审。

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