Qwen 3.8 27B 在笔记本上也能直接读懂模型权重

Rikiya Takehi、Jayden Teoh、Alex Zhang 和 Omar Khattab 发布论文《Sparks of Weight-Space Programming》，提出 Weight-Space Programming 概念：GPT-6 Astra 仅凭原始权重就能判断网络训练目标，并在无梯度情况下编辑 Qwen3.5-0.8B 的 0.016% 权重，将 MATH-500 从 7.9% 提升到 48.1%，IFEval 提升 3 倍。Simon Willison 复现了论文中的游戏识别实验，发现 Qwen 3.8 27B 在他的笔记本上无需任何工具也能从权重中判断网络训练的是 Breakout、Pong、Pac-Man、Freeway 四款 10x10 网格游戏中的哪一款。Matthew Honnibal 和 Sean Goedecke 则批评论文混淆了有工具和无工具两类任务，指出 Qwen3.5-0.8B 修复例子本质是人类 ML 研究员的常规操作。