MIT 研究：GPT-6 直接改权重，Qwen3.5-0.8B 数学成绩提升 6 倍
KyeGomezB · x · 2026-11-03
MIT 团队（Rikiya Takehi、Omar Khattab 等）发布「Weight-Space Programming」研究：GPT-6 Astra 无需梯度下降或辅助模型，可直接读取并编辑神经网络权重，把权重当作可读可改的代码。
八组实验亮点：
- 仅凭裸权重（无任何工具）正确识别 4 个同架构游戏策略网络分别训练于 Breakout、Pong、Pac-Man、Freeway
- PPO 赛车策略卡坡时，Astra 根据权重、场景和一条失败轨迹，一次回复内写出补丁，仅改 3.5% 权重即达 100% 成功率
- 编辑 Qwen3.5-0.8B 仅 0.016% 的权重，消除重复推理循环：MATH-500 从 7.9% 升至 48.1%，指令遵循从 21.0% 升至 62.3%，全程仅用 50 批前向反馈、无梯度无重训
作者认为这可能对优化与可解释性都是大事：前沿 LLM 或能把模型诊断与修复变成「读代码—改代码」式操作。
所属事件:MIT 研究：GPT-6 Astra 直改 0.016% 权重，小模型数学成绩提升 6 倍(49 条相关)→
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