2026 年 11 月 2 日，MIT CSAIL 團隊公布一組早期實驗：GPT-6 Astra 能直接用自然語言讀取和修改神經網路權重，既不需要梯度下降，也不需要編寫訓練迴圈，團隊把這種方法命名為 Weight-Space Programming（權重空間程式設計）。在 Qwen3.5-0.8B 上，Astra 把數… 看完整事件
MIT 讓 GPT-6 Astra 改 Qwen3.5-0.8B 權重，數學成績升至 48.1%
MIT CSAIL 讓 GPT-6 Astra 直接檢查並修改 Qwen3.5-0.8B 的權重，僅改動約 0.016% 引數，就把 MATH-500 成績從 7.9% 提升到 48.1%，指令遵循能力也提升近兩倍，全程未重新訓練或使用梯度下降。團隊稱這種能力為權重空間程式設計：Astra 還能只憑權重判斷網路訓練過的遊戲、語言或生成圖形，並修復失敗策略。它也能從零編寫網路權重，在部分 MinAtar 遊戲中超過訓練 1 億步的 PPO 模型；實驗仍屬早期，規模與工具呼叫受限。
展示前沿 LLM 直接讀寫真實模型權重：0.016% 引數讓 Qwen3.5-0.8B 數學成績提升 40.2 個百分點，無需梯度下降，為模型研發與小模型調優提供新路徑。
原標題：MIT让GPT-6 Astra直接修改Qwen权重！数学成绩飙升
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