Независимый исследователь выложил AkbasCore 2.0 — фреймворк для inference-time activation steering. Добавил GPU-native CUDA-ядро (Test 89) наряду с C++ (Test 88), оба запускаются на одной T4 через Google Colab. Главное: • DRA (Damped Resonance Alignment) — сила коррекции следует кривой критически затухающего осциллятора: сначала мощно, затем плавно спадает до постоянного уровня • Manifold — несколько осей управления работают одновременно, ортогонализированы через in-kernel Gram-Schmidt • У каждой оси независимое окно слоёв и баланс между усилением и коррекцией • Фреймворк не требует fine-tuning, retraining или изменения весов Исследование предварительное, не проходило peer review. Ни бенчмарков, ни сравнения с другими методами activation steering автор не привёл. Что это значит: активационное управление поведением модели на бытовом GPU без кластера и платного железа — с полной прозрачностью и воспроизводимостью.