双室模型：并行语言模型间的双向隐藏状态耦合

现有系统多通过文本序列化进行模型间通信。本文提出“双室模型”，通过可训练神经接口在两个冻结预训练模型的中间隐藏状态间建立连续并发通道。主模型驱动任务，辅助模型同步运行以操作工具、解决约束或执行代码，二者通过翻译网络和抑制门相互调节。该机制仅凭任务损失学习选择性通信协议。实验表明，在算术、逻辑谜题及数学推理任务中，该架构显著提升了模型调用计算器、Z3 求解器及 Python 沙箱的准确性与能力。