Latent Space● 精選AI 評分85
LLM 可直接讀寫神經網路權重，新論文提出 Weight Space Programming
新論文提出 Weight Space Programming：讓大模型直接讀取並修改另一個較小模型的權重，繞開寫 PyTorch 程式碼、跑實驗、盯 loss 曲線的 autoresearch 流程。演示中模型能讀懂權重、按失敗軌跡一次修好 bug、用約 50 步朝指定方向改進，甚至從零寫出整套權重並超過部分獨立訓練的模型；目前已有獨立復現，但適用範圍仍限於簡單遊戲與 RL 策略。