MIT提出权重空间编程：GPT-6 Astra可直接分析并编辑Qwen3.5权重提升性能

MIT研究团队提出权重空间编程方法，让前沿大模型GPT-6 Astra在无需梯度训练的情况下直接分析并修改其他神经网络的权重。在测试中，Astra通过定位并修改Qwen3.5-0.8B前馈网络中0.016%的权重，解决了推理循环问题，将MATH-500得分从7.9%提升至48.1%。此外，Astra还能直接从零生成MinAtar小游戏网络权重，得分达517.4，超过训练5亿步的PPO基线20倍。