MIT实验：GPT-6 Astra直接改Qwen3.5权重提升数学能力
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MIT实验：GPT-6 Astra直接改Qwen3.5权重提升数学能力
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AI 综述
MIT CSAIL发布一项“权重空间编程”研究：让 GPT-6 Astra 直接读取并修改 Qwen3.5-0.8B 的权重，只改动 131,072 个数字（占参数的 0.016%），全程没有训练和梯度下降。据量子位报道，改动后 MATH-500 得分从 7.9% 升到 48.1%，死循环题目比例从 93.0% 降到 33.1%，IFEval 从 21.0% 升至 62.3%。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- Latent SpaceLatent Space 幕后专访：Kill My SaaS、Jevons 悖论与 2026 年 AI 展望，AI Engineer 上海站同期报道
Latent Space 本期报道 Weight Space Programming 论文争议：尽管部分表述被认为过于乐观，但已有多个独立复现，如最新模型生成的 Breakout 网络得分达 RL 训练基线的 22 倍，GPT-6 Astra 无反向传播编辑 Qwen35-0.8B 的 131,072 个权重，将 MATH-500 从 7.9% 提至 48.1%。
11月3日
- 新智元精选MIT CSAIL提出权重空间编程，GPT-6 Astra改写Qwen3.5-0.8B权重使MATH-500从7.9%升至48.1%
MIT CSAIL团队发布权重空间编程研究，让GPT-6 Astra不改99.984%参数、只改131,072个数字，就把Qwen3.5-0.8B的MATH-500从7.9%提升到48.1%，死循环题目比例从93.0%降到33.1%，IFEval从21.0%升至62.3%。
- 量子位精选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。
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