MIT发布一项“权重空间编程”实验：让GPT-6 Astra直接读取并修改Qwen3.5-0.8B的权重，仅改动0.016%的参数，使该小模型在MATH-500上的得分从7.9%升至48.1%，指令执行能力也同步提升约3倍。 该实验全程未使用训练和梯度下降。按报道说法，Astra省掉的是梯度训练，模型诊断与验证仍在进行；Astra自身能力来自其此前训练，分析权重、生成代码、批量推理和评测仍需要消耗计算资源。
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沿着报道，了解事件的不同侧面。
MIT的实验让GPT-6 Astra直接读取并修改Qwen3.5-0.8B的权重，仅改动0.016%的参数，MATH-500得分从7.9%升到48.1%，全程不训练、不做梯度下降，指令执行能力也同步提升约3倍。
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。