研究者称 GPT-6 Astra 直接改写模型权重
MIT 研究者称,GPT-6 Astra 能直接改写神经网络权重,无需训练或梯度。它用练习题进行最多 50 次批量测试后,修改
Qwen3.5-0.8B的 0.016% 权重,减少推理循环。作者报告,MATH-500从 7.9% 升至 48.1%;但对不易循环的Gemma,未见明确提升。
MIT 研究者 Rikiya Takehi 等人发布博客,展示他们称为权重空间编程的方法:让 GPT-6 Astra 直接检查或改写神经网络中决定计算结果的参数,而不通过训练来调整。
作者报告,在 Qwen3.5-0.8B 实验中,Astra 获得载入权重的 Python 环境,可用训练集练习题进行最多 50 次批量前向测试,但不接触评测题,也不能训练或使用梯度;它修改 0.016% 的权重后,MATH-500 从 7.9% 升至 48.1%,GSM8K 从 13.8% 升至 67.1%。
作者将改善归因于减少反复推理却无法作答的循环;对较少循环的 Gemma 3 270M,同类编辑未带来明确提升。


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