Cmpnd 开源 dspy-wsp：花 5-10 美元让 GPT-6 改权重，决策模型全部提分
dbreunig · x · 2026-11-14
Cmpnd CEO Drew Breunig 发布 dspy-wsp，一个把「权重空间编程」（Weight-Space Programming）接入 DSPy 的原型优化器：让前沿模型直接观察并编辑另一个模型的权重，无需梯度、无需训练。
- 背景：上周 Rikiya Takehi、Omar Khattab 等人证明 GPT-6-Astra 仅编辑 Qwen3.5-0.8B 约 0.016% 的权重，就消除了循环问题，MATH-500 从 7.9% 提到 48.1%；Haoze He 将该技术用于决策模型。
- 实测：对 5 个 0.6B-9B 开源决策模型（如 liquidai 的 d1-omni-600M、d1-2B、Clef-Flash 9B），用 GPT-6-Astra 跑 25 次前向，成本约 5-10 美元，在 400 个未见测试用例上评分。
- 结果：所有模型均提升——WeightSpace 单独提 1.9-16.1 分，与 ReAnchor（重拟合决策阈值）组合提 6.5-20.0 分；d1-2B 从 60.6% 升至 77.9%。
- 支持 MLX、PyTorch、vLLM 后端，可作为普通 DSPy optimizer 使用。
所属事件:Cmpnd 开源 dspy-wsp：用前沿模型直接改写小模型权重免训练提分(3 条相关)→
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