AI agent 不跑模型不训练，改权重修复 93% 失败率的 Qwen 小模型
VictorSanh · x · 2026-11-12
Beaker 团队展示「权重空间编程」（weight-space programming）案例：此前有人通过手改权重修复了一个陷入循环的模型，团队遂让自主 agent Beaker 解决同一问题。Beaker 从不运行模型、不用梯度，自主分析 agent 的行为与失败方式，提出假设并循环验证，爬山优化预设分数。目标模型为 Qwen3.5 0.8B，它在 MATH-500 上失败率 93%，常因反复生成「Wait」耗尽思考 token；Beaker 的修复是调低该倾向。全程无训练、无梯度。Hugging Face 的 Victor Sanh 转发认可，认为在病毒式传播的 weight-space 热潮中，这篇拆解展示了幕后真实机制。
所属事件:AI agent 不跑模型直接改权重，MATH-500 从 7.4% 升至 37.4%(4 条相关)→
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