MIT 称 GPT-6 Astra 可直接改写模型权重
MIT CSAIL 博士生 Rikiya Takehi 团队提出“权重空间编程”,称 GPT-6 Astra 无需训练或梯度,就能直接读取并修改另一个神经网络的权重。团队称,仅改动 Qwen3.5-0.8B 约 0.016%(131072 个)权重后,该模型 MATH-500 成绩从 7.9 升至 48.1,GSM8K 从 13.8 升至 67.1,指令遵循提升 3 倍。 这些数字来自研究者一方,尚无独立复现或第三方验证公开。若成立,模型能力调整可绕过微调流程,直接作用于权重本身。OpenAI 开发者体验团队的 Dominik Kundel 在社交平台转述并称赞该效果,但未提供新的验证信息。
最新进展MIT CSAIL 提出「权重空间编程」:GPT-6 Astra 仅修改 Qwen3.5-0.8B 约 0.016% 权重,MATH-500 成绩提升至 6 倍