研究提出 DASA 方法，用冻结参考模型的激活梯度反馈优化连续合成输入嵌入，无需人类可读文本即可微调大模型。在 Llama 和 Qwen 六个模型、六项基准上，性能与自然语言数据相当甚至更优，且比 GRADMM 快 3.6 至 4.9 倍。
TW3Cast在GIFT-Eval时间序列预测基准130个条目中排名第3，不使用智能体或语言模型，仅靠训练集上一次性计算并冻结的路由表，将公开基础模型轻量微调后按配置调度，平均MASE排名从33.8提升至19.4。
arXiv:2609.21061v1 Announce Type: new Abstract: Automatic target recognition (ATR) with synthetic aperture son
研究提出CRN v2轻量纠错模块（约34M参数），在完全冻结的Gemma 4 E2B上仅训练纠错模块，可修正53.3%的基座错误且不损害原有能力；而LoRA基线虽纠错率更高却损失30-75%能力，揭示纠错与能力保持的权衡。