Chinese contentWeightLoop框架让GPT-6 Astra用实验反馈直接改写模型权重
让模型自己看着实验数据改自己的权重，不用重训练。用 GPT-6 Astra 做的，回放里 8 组测试赢了 7 组，思路挺新。
#weight space programming
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Nov 6
Nov 4
Chinese contentMIT CSAIL 提出"权重空间编程"：GPT-6 可直接改写神经网络权重
MIT CSAIL 说 GPT-6 已经能直接改神经网络权重，连 Qwen3.5-0.8B 都被它编辑过，这个方向叫权重空间编程，挺新鲜的。
Chinese contentBindu Reddy：权重空间编程或让小模型性能逼近大模型
Arcee 前高管 Bindu Reddy 分享用 Astra 直接改小模型权重提升推理的思路，还预测 token 价格会再降 10 倍，观点挺有意思。
Chinese contentAlex Krentsel 复现 MIT 权重空间编程实验，新模型无需训练生成 Breakout 网络
有人复现了 MIT 那个权重空间编程实验，发现新模型不用训练就能直接生成打 Breakout 的网络，分数还是 RL 基线的 22 倍，挺离谱的。
Nov 3
Chinese content不训练不算梯度：GPT-6 Astra 改 0.016% 权重，Qwen3.5-0.8B 数学正确率升 6 倍
MIT 那篇权重空间编程的博客，让 GPT-6 直接手改 Qwen 小模型的权重，数学分涨 6 倍，里面几个失败条件也讲得挺实在。
Chinese contentMIT 提出权重空间编程：GPT-6 Astra 改 Qwen3.5-0.8B 约 0.016% 权重，MATH-500 提升至 6 倍
MIT 那帮人让 GPT-6 Astra 直接改 Qwen3.5-0.8B 的权重，只动 0.016% 参数，数学成绩翻了 6 倍，全程没跑训练循环，思路很新颖。
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