MIT 实验：GPT-6 Astra 直接修改 Qwen3.5 权重，MATH-500 得分提升约 6 倍
MIT 的实验让 GPT-6 Astra 直接读取并编辑 Qwen3.5-0.8B 的权重，仅改动 0.016% 的参数，MATH-500 得分就从 7.9% 升到 48.1%，指令执行能力也提高 3 倍，全程没有训练和梯度下降。
推荐理由：MIT 实验显示前沿模型可直接读写小模型权重，为小模型能力修复提供了一条不依赖梯度训练的路径。
#推理
量子位精选AI 评分8080
Microsoft Research精选AI 评分7171 微软研究院等证明 31 年悬而未决的 KLS 猜想
微软研究院机器学习与优化组研究员 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits（KLS）猜想，证明在 2026 年 10 月 4 日的论文版本中完成。
推荐理由：微软研究员与合著者用人类引导的智能体搜索证明 KLS 猜想，读者可看到 AI 参与数学发现的具体分工方式。
Microsoft Research精选AI 评分6262 微软研究院推出基于证明的通用计算系统 Magnetar
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序执行过程，在 15 个基准程序上平均比现有最快 zkVM 快 10 到 39 倍。
推荐理由：微软研究院梳理十余年零知识证明研究脉络，说明 Magnetar 如何在通用性、速度与密码学假设上同时推进。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验迁移到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库适配到 Apple Silicon。
推荐理由：原文给出了 CUDA 到 MLX 的翻译层设计与两组内核实测数据，可了解跨硬件迁移优化知识的具体做法。
已经到底了