<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>权重空间编程 | Yummy 😋</title><description>📰 本频道不定期推送科技数码类新资讯，欢迎关注！  ©️ 发布的内容不代表本频道立场，和你意见不一样的话欢迎在评论区留言表达，但请注意言辞，面斥不雅。  ‼️ 关联群组定期清理不活跃成员和僵尸号，误封请联系管理员。🔗 博客: https://yummy.best  💬 群组: @GodlyGroup  📬 投稿: @GodlyNewsBot  🪧 广告合作： @yummybest_bot.</description><link>https://rgzn.zz.ac</link><item><title>MIT CSAIL博士利用 GPT-6 Astra 修改 Qwen3.5-0.8B 的权重，以提升数学能力MIT CSAIL 是麻省理工学院（MIT）旗下的 计算机科学与人工智能实验室他表示，只直接改动了 0.016% 的权重，就修复了 0.8B 的推理循环问题，使数学能力最高提升 6 倍，指令遵循能力也提升了 3 倍，而且无需梯度或训练</title><link>https://rgzn.zz.ac/posts/16764</link><guid isPermaLink="true">https://rgzn.zz.ac/posts/16764</guid><pubDate>Tue, 03 Nov 2026 04:31:49 GMT</pubDate><content:encoded>&lt;div&gt;
      
        &lt;img src=&quot;/static/https://cdn5.telesco.pe/file/I1fH8PhS1i3bnINtxZi7ujmwjv_ZWZ5yLKGVDmIih-S5tBqN7Es6QjvytEevdhSYFBCPhZeQYMl5Jp9Js8IhYEHD-X4DMfk3mnRwXkzgP5ZIqS1_comzjj0JezXVhY9YQdbVyhrpn_cUckWUWkSTzfGm4jPNZrNWwuwLWeCjowt1o1BYINHYcN8SF2zPyqIrRGNgVGzU6z9UNe_jkHOHyg_hTpX0PCVDZtfVjTKuFUHiG-KCr0Z0TW18B9aPop8P-wD4h6zIKxhsyul8i9pYGmgXcM-n6ogBOyNu9gUSAjVIuNqaX5RLZAQH8-oihVWFYxkrjlz2bA0B_QAKMLMmWg.jpg&quot; alt=&quot;MIT CSAIL博士利用 GPT-6 Astra 修改 Qwen3.5-0.8B 的权重，以提升数学能力MIT CSAIL 是麻省理工学院（MIT）旗下的 计算机科学与人工智能实验室他表示，只直接改动了 0.016% 的权重，就修复了 0.8B 的推理循环问题，使数学能力最高提升 6 倍，指令遵循能力也提升了 3 倍，而且无需梯度或训练&quot; loading=&quot;lazy&quot; /&gt;
      
      
        
      
    &lt;/div&gt;&lt;a href=&quot;https://x.com/rikiyatakehi/status/2117313742891327994&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;&lt;b&gt;MIT CSAIL博士利用 GPT-6 Astra 修改 Qwen3.5-0.8B 的权重，以提升数学能力&lt;br /&gt;&lt;/b&gt;&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;blockquote&gt;MIT CSAIL 是麻省理工学院（MIT）旗下的 计算机科学与人工智能实验室&lt;/blockquote&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;他表示，&lt;b&gt;只直接改动了 0.016% 的权重，就修复了 0.8B 的推理循环问题，使数学能力最高提升 6 倍，指令遵循能力也提升了 3 倍，而且无需梯度或训练。&lt;/b&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;修改后，MATH-500成绩从约7.9%提升到48.1%（约6倍），指令跟随（IFEval）也提升约3倍，且这些改进是泛化的。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;b&gt;他将这种方法称之为 Weight-Space Programming（&lt;/b&gt;&lt;mark&gt;&lt;b&gt;权重空间编程&lt;/b&gt;&lt;/mark&gt;&lt;b&gt;），并表示前沿 LLM 如今已能原生读写神经网络权重。&lt;br /&gt;&lt;/b&gt;&lt;br /&gt;他还在其他实验介绍道：Astra仅凭权重就能识别游戏策略网络（Breakout、Pong等）、从零写出比PPO训练500M步更强的小游戏网络、以及修复卡在坡道上的小车策略等。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;🔗&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; &lt;a href=&quot;https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;🗒&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; 标签: &lt;a href=&quot;/search/%23Astra&quot;&gt;#Astra&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E6%9D%83%E9%87%8D%E7%A9%BA%E9%97%B4%E7%BC%96%E7%A8%8B&quot;&gt;#权重空间编程&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23Qwen&quot;&gt;#Qwen&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23MIT&quot;&gt;#MIT&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;📢&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; 频道: &lt;a href=&quot;https://t.me/GodlyNews1&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;@GodlyNews1&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;🤖&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; 投稿: &lt;a href=&quot;https://t.me/GodlyNewsBot&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;@GodlyNewsBot&lt;/a&gt;</content:encoded></item></channel></rss>