Techub News 消息,麻省理工学院(MIT)的一项实验显示,GPT-6 Astra 能够直接读取并编辑小型模型的神经网络权重。在实验中,研究人员将 8 亿参数的 Qwen3.5 模型权重交给 Astra,仅修改其中 0.016% 的权重,无需传统训练或梯度下降,模型在 MATH-500 基准上的得分便从 7.9% 提升至 48.1%,数学能力提升约 6 倍。 实验还要求 Astra 从零生成一个玩小游戏的神经网络权重,其一次生成的网络平均得分达到 517.4,超过了使用 PPO 算法训练 5 亿步的基线模型 20 倍。研究者将这种方法命名为「权重空间编程」。(量子位)
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