Simon Willison 复现：笔记本上的 Qwen 3.8 27B 也能直接读懂模型权重

dl_weekly · x · 2026-11-12

Simon Willison 在笔记本上复现了热议论文《Sparks of Weight-Space Programming》的方法，17GB 量化版 Qwen 3.8 27B 仅凭原始权重就识别出四个策略网络中的三个。

论文核心发现

提出「权重空间编程（Weight-Space Programming）」：GPT-6 Astra 等前沿模型可直接解读并修改模型的原始权重（即一串浮点数的文本描述），且无需写训练循环。
Astra 从零写出的小游戏网络能胜过用 PPO 训练 1 亿步的网络。
让 Qwen3.5-0.8B 数学更强时，Astra 定位到权重中导致推理死循环的问题，原生编辑 0.016% 的权重，将 MATH-500 从 7.9% 提到 48.1%，IFEval 提升 3 倍并可泛化到指令遵循。

复现要点：Willison 用本地运行的 Qwen 3.8 27B 完成了同样的权重解读任务，说明该能力并非只属于闭源前沿模型，普通用户今天就能在消费级硬件上尝试。

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