PolymathicAI 开源 LIP 协议，让大模型直连专家表示
原文标题：AI Mindmeld: A Latent Interconnect Protocol
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论文提出潜在互联协议（LIP），训练连接器把蛋白质与小分子专家的表示直接映射进大模型内部状态，无需联合训练。作者将6个专家模型接入Gemma 3（4B/12B）与Kimi K2.6并冻结全部预训练权重，实现零样本跨域任务迁移，代码与预训练连接器已在GitHub开源。
- 问题
- 专家模型信息只能以文本等模态进入大模型上下文，形成高维表示瓶颈。
- 方法
- 训练连接器把蛋白质、小分子专家表示直接映射进冻结大模型的内部状态，无需联合训练。
- 结果
- 6 个专家接入 Gemma 3 4B/12B 与 Kimi K2.6，实现零样本跨域任务迁移；未给出具体提升数字。
- 影响
- 为多专家系统提供免联合训练的即插即用接口，工程师可低成本扩展大模型的专业能力。
机构：PolymathicAI
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PolymathicAI 的 LIP 只训练连接器，把 6 个蛋白质/小分子专家表示接入 Gemma 3 与 Kimi K2.6，实现零样本跨域迁移。
- •连接器把专家表示映射进 LLM 内部状态，全部预训练权重冻结，无需联合训练
- •接入 3 个蛋白质专家与 3 个小分子专家，覆盖 Gemma 3（4B/12B）与 Kimi K2.6（1T 总参、32B 激活）
- •独立训练的多个连接器可组合，不改变 LLM 与已有连接器，支持对未见对象的新问题类型
- •任务表现与组合性随 LLM 能力提升而改善，零样本任务迁移增益尤其明显；局限是当前 LLM 未把专家表示当原生输入训练
为什么重要：绕开「专家信息必须先转成文本/图像进上下文」的瓶颈，为科学 Agent 提供了一条随 LLM 升级而自然扩展的接入方式，代码与连接器已开源。
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