LLM 直接改权重重编程神经细胞自动机：GPT-6 零反馈完成 6 次精准编辑
burny_tech · x · 2026-11-04
挪威 Østfold 大学与 Simula AI Safety 的 Stefano Nichele 发布研究报告：语言模型能否通过直接编辑权重来「编程」神经细胞自动机（NCA）？
- 实验对象是一个「生长壁虎」NCA，仅 8,336 个共享局部规则参数，跨空间、随时间循环应用
- GPT-6（Astra）在无仿真反馈条件下完成 6 次编辑：2 次颜色置换、3 次空间变换（对称性编辑达到数值级精度）、1 次减速生长（成熟时间翻倍）
- 在允许反馈的第二阶段，Astra 用 36 次自适应评估在现有网络内构造出一个有界计时器
- 精选编辑在 8 次、8,192 步的未见随机运行中全部保持壁虎形态；分析显示持久性来自发育更新的自主停滞
- 结论区分了「精确架构对称性」与更难的长期动力学改变，展示了无需梯度训练的纯权重重编程可复现实例
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