LLM 可直接读写神经网络权重,Weight-Space Programming 绕过梯度训练
Takehi 等人提出 Weight-Space Programming,让前沿 LLM 从自然语言目标出发直接检查和编辑神经网络权重张量,不依赖梯度下降或训练循环。
Takehi 等人提出 Weight-Space Programming,让前沿 LLM 从自然语言目标出发直接检查和编辑神经网络权重张量,不依赖梯度下降或训练循环。
北京大学孙仲团队联合IBM苏黎世研究院与硅谷初创公司Unconventional AI,在Nature旗下期刊发表综述论文,从任务、硬件、可行性三个维度定义现代模拟计算。
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。
微软构建 Industry Evaluation Data Generation Platform,用基于 O*NET、招聘信息和 SEC 文件等公开数据生成的全合成企业环境来评估 Microsoft Copilot,避免使用客户敏感数据。
Google Research 提出睡眠框架,让 LLM 在活跃交互与离线巩固之间交替,把短期上下文写入长期参数,从而缓解灾难性遗忘。该框架包含记忆巩固与做梦两个阶段,前者通过 MoE 参数扩展、知识播种和突触修剪完成,后者用随机专家选择、筛选式排练和 RL 精修实现自我提升。
Ai2 发布研究《Old Ideas, Novel Problems》,测试 GPT-5.1、GPT-5.2、GPT-5.4、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 和 Claude Opus 4.6 六个 LLM 判断研究想法新颖性的可靠性,并同步开源基准、数据和代码。
Google DeepMind 与 Google Research 联合世界资源研究所(WRI)和国际应用系统分析研究所(IIASA)发布 Forest Typology(ForTy)2020,将全球每块 10×10 米土地归入六类森林与土地利用类型,并同步给出 2017 至 2025 年的逐年变化时间序列。
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。
Google Research 发布博客,介绍三项连接 AI 计算探索与湿实验室实验的研究:VERID 框架为实验室工作单元构建语义数字孪生,让智能体在动作前检查 3D 状态、做虚拟试运行并拦截不安全指令。
推荐理由:Google Research 用三个项目展示智能体如何接入湿实验室的真实测量与闭环反馈,可了解自动化实验的工程路径。
Google 发布地理空间推理智能体的技术报告,在 CBGB、UnivEARTH 及自研的 GeoExpertQueries、GeoKTools 四个基准上评估,并公开两个新基准的开发集。
推荐理由:技术报告用四个基准对比有无 Earth AI 工具与前置规划,并附 WHO 等伙伴的真实场景反馈。
微软研究院提出 StudentSim,从公开的去标识化学习记录训练个性化 AI 学生模拟器,用于在真实学习者测试前评估和改进 AI 导师。研究同时发布 StudentSimEval 基准,覆盖国际象棋、第二语言英语写作和数学三个领域,从行为保真度和引导响应性两个维度评估模拟器。
Qwen 团队联合淘天集团发布 E-Commerce Bench,评估模型作为电商商家在真实市场中经营网店的长程能力。模型拿到 10 万元本金,在 365 天、每天 600 分钟的时间预算内完成选品、谈判、定价、库存与现金流管理,环境由 6,886 个商品、60 个品类、576 个供应商和 12 种店型构成,数据脱敏自淘宝和天猫。
推荐理由:材料给出了长程经营评测的环境设计与18个模型的资产结果,可用来对照现有Agent评测偏短程的局限。