MIT 研究：GPT-6 Astra 可直接理解并改写其他 AI 模型的权重
MIT 研究人员展示 OpenAI 的 GPT-6 Astra 能直接分析和修改其他 AI 模型的内部权重，无需传统训练流程，该方法被称为 Weight-Space Programming。
#数据/训练
The DecoderAI 评分7474
Hugging Face BlogAI 评分4545 Hugging Face 发布 Palette：用合成数据教会小型开源模型按你的设计语言制作幻灯片
Hugging Face 推出 Palette，一个经 LoRA 微调的 20B 开源权重模型，按 IBM Design Language 训练，学习“设计师+程序员”分工方式生成幻灯片，在 PresentBench 三个领域中的两个排名第一。
Google ResearchAI 评分5858 Google Research 提出 sleep 框架，让 LLM 在持续学习中巩固长期记忆
Google Research 提出 sleep 框架，让 LLM 在清醒阶段交互学习、在离线睡眠阶段把短期上下文巩固为长期参数，从而持续学习且避免灾难性遗忘。
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Microsoft Research 推出研究系统 StudentSim，通过从公开、去标识的学习者记录中训练个性化的 AI 学生模拟器，在真实学习者测试前评估和改进 AI 辅导工具。系统从行为保真度和指导响应性两个维度评估模拟器，并发布涵盖国际象棋、英语二语写作和数学的基准 StudentSimEval，StudentSim 在这三个领域均超越主流基线。该系统不用于课堂部署，也不旨在取代教师。