LIFT：用语言侧推理向量恢复 VLM 退化推理能力

LIFT 是一种轻量级向量干预方法，可将基座 LLM 的推理能力迁移到 VLM，无需重训主干。它把带显式推理链的 Reasoner 路径与无推理链的 Solver 路径之间的答案 token 隐状态差定义为 Reasoning Vectors，注入目标 VLM 的语言侧激活，并支持可学习向量适配、主干保持冻结。