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研究让语言模型直接改写网络权重

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AI 综述

研究人员公布一种名为“权重空间编程”的方法，让语言模型像技工拧动旋钮一样，直接编辑已训练网络的原始权重，而不必重新训练。实验中，GPT-6 Astra 读取权重并生成新的权重值。最实用的实验对象是 Qwen3.5-0.8B：Astra 只改动全部权重的 0.016%，MATH-500 准确率从 7.9% 升至 48.1%，指令遵循从 21% 升至 62%。不过，重复思考导致输出过长的问题并未完全消除，仍有三分之一回答触及最大文本长度，此前为 93%。研究人员称，在很少出现此类循环的 Gemma 3 270M 上，Astra 未能带来可测量的提升。实验日志已发布在 GitHub，修改后的 Qwen 模型在 Hugging Face 上。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

最新进展11月4日 23:44

GPT-6 Astra 通过权重直接改写其他 AI 模型

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月4日

23:44
The Decoder
GPT-6 Astra 通过权重直接改写其他 AI 模型
The Decoder 报道的研究显示，GPT-6 Astra 可读取已训练网络的原始权重并判断其学习内容，还按游戏规则直接生成模型权重。最实用的实验中，Astra 只改动 Qwen3.5-0.8B 全部权重的 0.016%，MATH-500 准确率从 7.9% 升至 48.1%，指令遵循从 21% 升至 62%，但仍有三分之一回答触及最大文本长度。

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