权重空间编程初探：大语言模型可以直接读写神经网络权重
一篇研究博客称，前沿大语言模型可以直接读写神经网络权重，作者称之为权重空间编程。在一项实验中，GPT-6 Astra 在不使用梯度、不做训练的情况下，只改动 Qwen3.5-0.8B 0.016% 的权重，就把 MATH-500 从 7.9% 提升到 48.1%，指令遵循能力提升约 3 倍；它还能从零写出小型游戏网络，表现超过 PPO 训练的网络。这些结果被描述为非常早期的发现，包括 Ethan Mollick 在内的评论者指出仍有待复现。它的重要性在于，如果结论站得住脚，推理驱动的优化就能从提示词和代码延伸到权重本身，对模型改进和可解释性都有影响。
报道来源
- Lobsters (AI)2026-11-02 19:24