MIT展示权重空间编程：GPT-6 Astra直接优化模型权重

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MIT CSAIL团队展示了“权重空间编程”（Weight-Space Programming）技术，通过GPT-6 Astra直接分析并修改神经网络权重，无需梯度下降或重新训练。实验中，Astra通过修改Qwen3.5-0.8B模型约0.016%（131072个）的参数，修复了其推理循环问题，使其在MATH-500上的成绩从7.9%提升至48.1%，GSM8K成绩从13.8%提升至67.1%。研究团队指出，该方法主要用于消除模型性能障碍，而非注入新知识；对于未出现推理循环的Gemma 3 270M模型，该方法未带来显著提升。