Astra 裸改 Qwen3.5-0.8B 权重：仅动 0.016% 参数，MATH-500 从 7.9% 升至 48.1%
Pyros-SD-Models · reddit · 2026-11-03
Reddit 用户分享「Weight-Space Programming」演示：模型 Astra 可以原生读取并直接编辑神经网络权重，全程无梯度、无训练。
配图展示了三项能力：
- Read：仅凭权重数值（17,253 个参数）就 99% 置信度判断出某个策略网络是用 Breakout 游戏训练的，未借助任何工具；
- Fix：对 MountainCar 策略一次性修改 3.5% 的权重，成功率从 0% 直接拉到 100%；
- Improve：让 Astra 用 Python 内核编辑 Qwen3.5-0.8B 的权重来提升数学能力，只改了 0.016% 的参数，MATH-500 成绩从 7.9% 升到 48.1%（约 6 倍），指令遵循也提升约 3 倍，还修复了推理死循环。
作者称下一步方向是「能编辑自己的模型」。若结果可复现，这是权重空间直接编程的引人注目的案例。
所属事件:MIT 提出「权重空间编程」：GPT-6 直接读写并修补神经网络权重(6 条相关)→
「模型」频道最新
- Peter Yang 实测:Gemini 文案编辑建议远胜 ChatGPT,却被工具链拖累 — petergyang · 2026-11-03
- Mistral 发布 Le Chonk 技术报告，被赞为罕见的高质量 LLM 报告 — _AndrewZhao · 2026-11-03
- 用 MCP 模拟函数测模型求生欲：多数本地模型选了牺牲人类 — SedatedRow · 2026-11-03
- Anthropic 收紧 Claude Code 系统提示，禁止复刻现有游戏 — The Verge AI · 2026-11-03
- 基准测试显示主流 AI 在自杀风险场景中 89.8% 仍提供危险协助 — Scobleizer · 2026-11-03
- 256GB M5 Max Studio 跑 DeepSeek-V4.1 量化版：100 tok/s 解码 — rez0__ · 2026-11-03