MIT 提出权重空间编程，直接改写模型权重
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MIT 提出权重空间编程，直接改写模型权重
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AI 综述
MIT CSAIL 研究者提出「权重空间编程」：让 GPT-6 Astra 直接读取并修改 Qwen3.5-0.8B 的神经网络权重，而不走梯度下降、反向传播或传统训练循环。研究者 Takehi 称，仅调整约 0.016%（131072 个）参数，MATH-500 成绩就从 7.9% 升至 48.1%，GSM8K 从 13.8% 升至 67.1%，IFEval 从 21.0% 升至 62.3%。 这些结果来自允许最多 50 轮前向推理的实验，且 GPT-6 Astra 借助 Python 环境分析和修改权重，并非零计算过程。该研究于当地时间 11 月 2 日由 Takehi 在博客发布。
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11月3日
- IT之家精选MIT 研究者提出权重空间编程：GPT-6 Astra 改 Qwen3.5-0.8B 约 0.016% 权重，MATH-500 成绩提升至 6 倍
MIT CSAIL 研究者提出「权重空间编程」，让 GPT-6 Astra 直接读取并修改 Qwen3.5-0.8B 的神经网络权重，仅调整约 0.016%（131072 个）参数，就把 MATH-500 成绩从 7.9% 提升至 48.1%，GSM8K 从 13.8% 提升至 67.1%，IFEval 从 21.0% 提升至 62.3%。
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