WeightLoop：基于实验反馈的权重空间编程

研究提出了 WeightLoop 框架，可将实验反馈直接转化为对已部署预测器的持久更新。该框架由 GPT-6 Astra 生成可复用的参数编辑程序，在新测量数据到达时识别预测偏差、验证候选修改并写回原模型，无需后续 LLM 调用或梯度重训练。在离线重放测试中，针对性编辑在 8 种端点预算设置中的 7 种提升了平均排序效用，并改善了 3 个连续任务的平均最终发现表现。