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Opper AI展示Qwen3.5权重编辑实验

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AI 综述

Opper AI在博客中展示了“权重空间编程”实践：通过直接编辑Qwen3.5权重而非重新训练，将游戏决策模型的评测分数从1327分提升至3604分。实验共迭代八步，前段使用0.8B模型，后段改用4B模型；最终模型在100局测试中平均得分3604，超过jev 1.14的3597分，但仍未达到greedy rule的4450分。

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报道时间线

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11月9日

23:40
AGI Hunt
权重空间编程：手工编辑 Qwen3.5，将 0.8B 决策模型从 1327 分改到 3604 分
Opper AI 博客展示通过直接编辑 Qwen3.5 权重、无需重新训练的“权重空间编程”实践，将游戏决策模型从 0.8B v1 的 1327 分迭代至 3604 分。八步迭代前段使用 0.8B 模型、后段换用 4B 模型；最终 100 局平均 3604，超过 jev 1.14 的 3597，逼近 greedy rule 的 4450。

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