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 實驗：GPT-6 Astra 直接改 Qwen 權重，數學得分漲 6 倍
MIT 研究者讓 GPT-6 Astra 直接讀取並編輯 Qwen3.5-0.8B 的權重，只改動 0.016% 的引數、不用訓練和梯度下降，MATH-500 得分就從 7.9% 升到 48.1%，約為原來的 6 倍。這套方法被命名為 Weight-Space Programming：Astra 沿著推理迴圈定位到第 15、19 層前饋網路各 64 個輸出列，把回答觸及長度上限的比例從 93.0% 降到 33.1%，順帶把指令執行能力提高約 3 倍。
展示了前沿模型不經梯度訓練、只改 0.016% 權重就改寫小模型行為的路徑，並給出 MATH-500 與 PPO 基線的具體數字對比，對做小模型微調和後訓練的開發者最有參考價值。
原標題：MIT：GPT-6 Astra能直接修改Qwen权重，数学能力暴涨6倍
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