层论分解冻结模型表示，事实检索超LEACE 17.1pp

2026年10月28日，AGI Hunt 报道了 Case Western Reserve 大学 Bryce Grant 与 Peng Wang 的论文：研究者用胞复层（cellular sheaf）分解冻结语言模型的表示，并在八个架构的 held-out CounterFact 事实检索任务上检验其效果。报道称，20 维内容子空间 H⁰ 的平均表现比 LEACE 高 +17.1pp；若联合约束一个事实的所有改写，则还能再提升 +6.5pp。论文还称，谱补集集中了因果影响，消融最随措辞变化的坐标可用来定位模型脆弱性，并通过调和分析揭示架构脆弱点。目前该工作处于论文公开报道阶段，除上述指标外尚无更多后续进展。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。