从MIT权重编程研究到Simon Willison本机复现

MIT 研究人员发表论文 Sparks of Weight-Space Programming，展示 OpenAI 的 GPT-6 Astra 无需传统再训练流程，即可直接分析并修改其他 AI 模型的内部权重；实验中 Astra 仅改动全部权重的 0.016% 就完成了对 Qwen3.5-0.8B 的改写，实验日志放在 GitHub，改写后的模型发布在 Hugging Face。 Simon Willison 复现了论文中的实验，让运行在自家笔记本上的 Qwen 3.8 27B 仅凭浮点数权重、不借助任何工具，识别模型训练时玩的是哪款游戏。模型成功认出 Pac-Man、Pong 和 Breakout，但在较冷门的 Freeway 上失败。他还提到论文中该示例可通过 llm-openrouter 插件调用 OpenRouter 上的 Kimi K3.1 Pro 运行 Breakout 提示词。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

1. 11月4日 23:44 · 1 篇报道
   MIT提出权重空间编程，GPT-6 Astra直接改写模型权重
   The Decoder：MIT 研究：GPT-6 Astra 可直接理解并改写其他 AI 模型的权重
2. 11月4日 00:29 · 1 篇报道
   Simon Willison 用 llm 在笔记本上测试 Qwen 3.8 27B 解读模型权重
   Simon Willison：Simon Willison 实测：笔记本上的 Qwen 3.8 27B 也能解读模型权重

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。