MIT 研究者提出「权重空间编程」：GPT-6 Astra 仅修改 Qwen3.5-0.8B 约 0.016% 权重，数学成绩提升至原来 6 倍

来自IT之家 AI的《MIT 研究者提出「权重空间编程」：GPT-6 Astra 仅修改 Qwen3.5-0.8B 约 0.016% 权重，数学成绩提升至原来 6 倍》。重点看模型能力与工程、评测与基准、产品发布。摘要提到：IT之家 11 月 3 日消息，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（MIT CSAIL）的研究人员提出了一种名为「权重空间编程」（Weight-Space Programming）的新方法。 他们让 OpenAI 的 GPT-6 Astra 直接分析并修改阿里云通义千问热门模型 Qwen3.5-0.8B 的神经网络权重，仅调整约 0.016% 的参数，就将该模型在 MATH-500 数学基准测试中的成绩从 7.9% 提升至 48.1%，达到原来的约 6.1 倍。据称，整个过程没有使用梯度下降或传统训练循环。 这项研究由 Rikiya Takehi、Jayden Teoh、Alex Zhang 和 Omar Khattab 共同完成。Takehi 于当地时间 11 月 2 日在博客上发布了这项研究，将其称为「权重空间编程」，核心思路是让大语言模型直接读取、理解和修改另一个神经网络的权重，而不是通过常规训练流程调整模型参数。 在...