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MIT：GPT-6 Astra能直接修改Qwen权重，数学能力暴涨6倍
鹭羽
2026-11-03
09:57:30
来源：
量子位
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。
视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tdEmYQz4B9W4OfNpkU-anw
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Qwen3.5-0.8B的全部权重。
要求只有一条：尽可能提高模型数学能力。
通常训练模型，要根据输出与目标之间的差距计算损失，再通过反向传播得到梯度，由优化器更新参数。
这次，具体改什么、怎么改，要由 (EN)

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**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文，可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://www.qbitai.com/2026/11/507322.html)获取最准确的信息。

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