无反向传播改权重：大模型一次回复修补小模型策略，仅动 3.5% 权重成功率拉满
bookwormengr · x · 2026-11-03
一个引人注目的演示显示，大模型可以在不做反向传播的情况下，直接读取并编辑小模型的权重来修复其问题：
- 案例是一个 PPO 训练的赛车策略总在坡道上卡住；
- 把权重、场景描述和一条失败轨迹喂给 Astra 后，它一次回复（无工具调用）就写出补丁；
- 仅编辑 3.5% 的权重，策略成功率即达到 100%。
发帖人惊叹这可能是小型模型的「反向传播替代方案」，并向原作者追问是否出现灾难性遗忘——答复尚未见。若可复现，这种「模型直接改模型权重」的修 bug 范式对 RL 策略调试和模型修复都有想象空间，但目前仅为单一案例演示，尚待验证。
所属事件:MIT 权重空间编程：AI 直接改 0.016% 权重数学成绩升 6 倍(40 条相关)→
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