dspy-wsp 让前沿 LLM 直接改小模型权重:5 美元提升 18.3 个百分点
stanfordnlp · x · 2026-11-16
Cmpnd 发布开源工具 dspy-wsp,把「权重空间编程」(weight-space programming)引入 DSPy:一个前沿 LLM(写作模型)在沙箱里读取小模型的张量、推测其功能并直接修补权重,无需梯度、训练循环或微调数据,每轮只用固定 25 次前向传播验证,最优修改以 sha256 哈希 patch 形式交付,MIT 协议,pip install dspy-wsp 即可使用。
- 实测 0.6B–9B 决策模型全部提升:d1-omni-600M 在 Typed Decisions 基准上从 50.9% 涨到 69.1%(+18.3,叠加 ReAnchor),d1-2B 达 77.9%,NanoJev 0.6B +17.3
- WeightSpace 单独在 d1-omni-600M 上 +16.1,超过 ReAnchor 阈值优化器的 +9.3;但 9B 的 Clef-Flash 单独仅 +1.9,更严格规则下 +2.8,存在规模权衡
- 成本:每轮写作模型调用 $5.42–7.63,耗时 78–167 分钟;全部实验在一台 Mac 上完成,2B 模型约 6GB 内存
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