spaCy 作者炮轰 MIT Astra 研究:修改权重神技实为两种技术的偷换概念
量子位 · wechat · 2026-11-05
MIT 团队的 Astra 研究此前刷屏:宣称仅修改 Qwen3.5-0.8B 的 0.016% 权重,就让数学成绩从 7.9% 暴涨至 48.1%,且「不用训练、不算梯度、直接读懂权重」。spaCy 作者、Explosion 联合创始人 Matthew Honnibal 发长文质疑该研究的呈现存在严重误导。
核心质疑:
- 论文实际包含三种不同能力:读权重(把 1.7 万17.2 万参数的小网络原始权重直接放进上下文识别任务)、写权重(从零生成小网络参数玩《打砖块》)、修复大模型(提升 Qwen 数学成绩)。
- 前两类确实「只看原始权重」,但最受关注的 Qwen 修复实验完全不同:Astra 被允许写 Python、最多做 50 次前向测试,靠观察模型表现来迭代修改——更像「场外教练」而非「读脑术」。
- 摘要将两者模糊包装成统一的「读写 AI 大脑」超能力,让读者误以为小模型上的读脑术可规模化到大模型。
Honnibal 也承认研究本身价值很大:让模型作为「AI 工程师」编程诊断、修复其他网络,是巨大的工程进步,一两年前的模型做不到。问题在于呈现方式迎合了 hype 狂潮。
所属事件:MIT「权重空间编程」论文刷屏后遭多轮独立核查与质疑(13 条相关)→
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