LLM 可直接读写神经网络权重:"Weight Space Programming" 绕过 Autoresearch 实现 RSI 新路径
新论文"Weight Space Programming"提出让聪明的 LLM 直接读取并编辑较笨模型的神经网络权重,无需编写 PyTorch/Jax 代码即可一步修复 bug、按方向改进,甚至从零一次性写出整套网络权重并击败部分独立训练的模型,社区已有独立复现。
新论文"Weight Space Programming"提出让聪明的 LLM 直接读取并编辑较笨模型的神经网络权重,无需编写 PyTorch/Jax 代码即可一步修复 bug、按方向改进,甚至从零一次性写出整套网络权重并击败部分独立训练的模型,社区已有独立复现。
Google Research 在 NBER 发表论文,在 11 家知识产权律所对 133 名律师开展三个月随机对照实验,测试未发布的 Google Labs AI 专利撰写助手(现已并入 Gemini Notebook)。
推荐理由:Google 团队用三个月随机对照实验区分了用 AI 做出更好工作与养成专业判断力两件事,对理解新手成长有直接参考价值。