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MIT CSAIL研究者报告GPT-6 Astra直接编辑Qwen3.5-0.8B权重 MIT CSAIL研究者Rikiya Takehi、Jayden Teoh、Alex Zhang和Omar Khattab提出“权重空间编程”，让GPT-6 Astra在不使用梯度下降或训练循环的情况下读取并修改神经网络权重。针对Qwen3.5-0.8B，Astra将推理循环追溯到第15层和第19层多层感知器中的一个方向，并从相关输出列中移除该方向。 在允许50次前向评估的设置下，模型改动131072个权重，占约0.016%。MATH-500成绩从7.9%升至48.1%，GSM8K从13.8%升至67.1%，IFEval从21.0%升至62.3%。公开实验日志和编辑后模型显示，这项修改主要减少输出陷入32,768个词元上限的情况，未必增加模型原本没有的数学能力。对较少出现循环的Gemma 3 270M，类似编辑未带来明确提升。 —— Rikiya Takehi个人博客、GitHub、Hugging Face

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