GPT-6 Astra 可直接讀寫權重，把 Qwen3.5-0.8B 數學成績從 7.9% 提到 48.1%
MIT CSAIL 發現，GPT-6 Astra 能直接用自然語言讀寫神經網路權重，不依賴梯度，也不用寫訓練迴圈。它僅憑 17,253 個原始權重，就以 99% 置信度判斷出網路訓練自哪個遊戲；還能從零寫出小型遊戲網路，其表現超過用 PPO 訓練 1 億步的網路。
報告了 LLM 不用梯度、不寫訓練迴圈，僅靠推理直接改寫真實語言模型 0.016% 權重的早期結果；MATH-500 從 7.9% 到 48.1% 的具體數字，對做模型微調與可解釋性研究的人有參考價值。
原標題：Astra can read and write weights to improve Qwen
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