MIT CSAIL 用 Astra 编辑 Qwen3.5-0.8B 权重，MATH-500 从 7.9% 升至 48.1%

MIT CSAIL 团队让通用语言模型 Astra 通过 Python 分析和最多 50 批练习反馈，修改 Qwen3.5-0.8B 两层中共 131072 个权重，约占总参数 0.016%。修改后 MATH-500 从 7.9% 升到 48.1%，GSM8K 从 13.8% 升到 67.1%，IFEval 从 21.0% 升到 62.3%。主要增益来自解除推理循环，MATH-500 触发输出上限的比例从 93% 降到 33%。honnibal.dev 的反驳指出，直接读权重只在小网络实验中出现，Qwen 结果依赖工具和反馈，二者不能当作同一种能力。