MIT：GPT-6 Astra 直接改 Qwen 权重，数学能力涨 6 倍
原标题：MIT：GPT-6 Astra能直接修改Qwen权重，数学能力暴涨6倍
AI 摘要
MIT 团队实验显示，GPT-6 Astra 可直接读取并编辑小模型权重：对 Qwen3.5-0.8B 仅改动 0.016% 权重，MATH-500 得分从 7.9% 升至 48.1%，指令执行能力提升约 3 倍，全程未用训练或梯度下降。Astra 还能从权重中识别网络用途、定位归纳头，并从零写出小游戏网络权重，得分超 PPO 基线 20 倍。团队将这套方法命名为 Weight-Space Programming（权重空间编程）。
正文节选
MIT：GPT-6 Astra能直接修改Qwen权重，数学能力暴涨6倍 指令执行能力也同步提升 鹭羽 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI GPT-6 Astra能直接读取编辑小模型权重了。 MIT刚刚做了个实验，瞬间引爆大模型圈—— 0.8B的「源神」Qwen3.5交给Astra，仅改动其中0.016%的权重，模型性能可以直接飞升。 全程没用训练，也没梯度下降。 同样的采样设置下，MATH-500得分从7.9%飙升到48.1%，数学运算能力是原来的约6倍。 甚至连原本没要求优化的指令执行能力也通通提高了3倍。 而修完模型还没完，让Astra从零写小游戏网络的权重，效果也是不错。 它一次回复交卷，得分超过训练了5亿步的PPO基线20倍。 团队给这套打法也起了个名字： Weight-Space Programming，权重空间编程。 Astra爆改模型权重 简单来说，就是让大模型直接分析神经网络权重，判断它在做什么、哪里出了问题，再按要求修改，甚至从零写出一个网络。 具体过程，先看最直观的Qwen实验。 研究者给Astra准备了一个Python环境，里面放着Qwen3.5-0.