Seahorse 项目：为冻结 LLM 构建基于内部状态的经验式记忆

GitHub 项目 Seahorse 提出为冻结大语言模型外挂经验式记忆：在 Qwen2.5-1.5B-Instruct 第 26 层等后置 hook，把经历引起的内部状态偏移存入矩阵 M，用 whitened gist 作键，当当前语境匹配时以 h ← h + α·M·q 回忆，无需训练、不改基座。预注册实验显示约 98% 无关回答不受影响、最小二乘写入使六条记忆各自保留约一半强度，但事实回忆（≤15% 对比上下文 96-98%）、前提注入和写入脚手架仍是失败项，后续已移植到 Qwen3.5-2B 和 9B。