2026 年 11 月 2 日，MIT CSAIL 公布早期實驗：GPT-6 Astra 可用自然語言直接讀寫神經網路權重，不經梯度下降、不寫訓練迴圈，團隊稱之為 Weight-Space Programming。據量子位、機器之心報導，Astra 在 Qwen3.5-0.8B 上定位到導致推理迴圈的第 15、19 層… 看完整事件
前沿模型可直接讀寫神經網路權重，多項復現成功
多項獨立復現顯示，前沿大模型能直接生成或改寫小型神經網路的權重，無需梯度訓練或外部工具。GPT-6 Astra 在不做反向傳播的情況下改寫了 Qwen3.5-0.8B 的 131,072 個權重，MATH-500 從 7.9% 升到 48.1%；知乎的復現則指出多數被修復的答案原本卡在 32K token 迴圈上限，held-out 準確率從 10.6% 升到 60.4%，批評者認為該結果缺少有力基線。
這條資料把一場爭議論文的復現、反駁與機制拆解放在一起，讀者能看清權重編輯的能力邊界究竟在哪，對做模型可解釋性與 agent 工具鏈的人尤其有用。
原標題：[AINews] Behind Latent Space: Kill My SaaS, Jev & AI in 2026 | AIEi Shanghai
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| 狀態 | 精選 |
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