GPT-6 Astra、ニューラルネットワークの重みを直接読み書きしてモデルのリプログラミングを実現

研究チームが「重み空間プログラミング」手法を提案した。言語モデルAstraを用いて、従来の段階的な最適化トレーニングを経ることなく、他のニューラルネットワークの生の数値重みを直接解析・修正する。Qwen3.5-0.8Bを対象とした実験では、Astraがわずか0.016%の重みを修正しただけで思考の無限ループを解消し、同モデルのMATH-500ベンチマークにおける正答率を7.9%から48.1%へと引き上げた。関連する実験ログはGitHubで公開されており、修正後のモデルはHugging Faceにアップロードされている。