MIT 权重空间编程被指或为持续学习的真正突破口
daniel_mac8 · x · 2026-11-03
- 作者认为 MIT 的 Weight-Space programming（权重空间编程）可能是实现真正持续学习（Continual Learning）的路径。
- 设想的应用形态：一个 tutor 模型根据推理时的交互，持续更新 student 模型的权重，让模型在部署后不断学习。
- 作者判断该方向目前处于"勉强能做小学数学"的早期阶段，但长期可能进化到解决人类数十年未破解的难题的水平。
所属事件:MIT 权重空间编程被认为可能是持续学习突破路径(2 条相关)→
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