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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。
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。
Kimi 開源最新模型 K2.6，主打編碼、長程執行與 agent swarm，已上線 Kimi.com、App、API 和 Kimi Code。官方稱其在 Mac 上本地部署 Qwen3.5-0.8B 並用 Zig 實現推理最佳化，經 4000+ 次工具呼叫、12 小時、14 輪迭代，吞吐從約 15 提升到約 193 tokens/s，比 LM Studio 快約 20%；另以 13 小時重構 8 年曆史的 exchange-core，中等吞吐提升 185%。
月之暗面開源最新模型 Kimi K2.6，主打編碼、長程執行與 Agent 叢集能力，已上線 Kimi.ai、Kimi App、API 和 Kimi Code。官方稱其在內部基準 Kimi Code Bench 上較 K2.5 明顯提升，並給出兩個長程案例：在 Mac 上用 Zig 實現 Qwen3.5-0.8B 本地推理，經 4000+ 次工具呼叫、12 小時以上執行、14 輪迭代，吞吐從約 15 提升到約 193 tokens/秒，比 LM Studio 快約 20%；
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。