GPT-6 Astra 直接改写模型权重

研究团队展示了一种名为“权重空间编程”的方法：让 GPT-6 Astra 直接读取和生成其他 AI 模型的权重，无需常规训练流程。Astra 仅凭原始权重就能识别网络所学的游戏和训练语言，并为三个简单游戏从零生成权重，其中 Breakout 平均得分 517 分，训练基线为 25 分。 在改写 Qwen 模型以抑制“思考循环”时，Astra 只改动了全部权重的 0.016%，仍有三分之一回复触及最大文本长度，比例从 93% 下降。对很少陷入此类循环的较小模型 Gemma 3 270M，Astra 未能带来可测量的改善。实验日志已发布在 GitHub，改写后的 Qwen 模型在 Hugging Face 上。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。