dspy-wsp 开源:让前沿模型直接改小模型权重,免训练提分 40 点
dbreunig · x · 2026-11-14
cmpnd.ai 开源 dspy-wsp,把 MIT CSAIL 论文 Sparks of Weight-Space Programming 的方法包装成 DSPy 优化器:由一个前沿「writer」模型在沙箱 Python 内核中读取学生模型的权重,通过带预算的前向推理工具运行练习样本、定位问题并直接编辑权重,全程不用梯度、不做训练。论文实验中,前沿模型只改了 Qwen3.5-0.8B 约 0.016% 的权重,就消除了导致模型死循环的方向,MATH-500 成绩从 7.9% 升到 48.1%。
- 支持 MLX、PyTorch、vLLM 三种后端
- 已在 Qwen3.5-0.8B 上测试,对决策模型(如 Liquid AI 的 d1-2b、d1-omni)效果更突出
- 作者强调仍是原型,欢迎提 issue 和 PR
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