Qwen小模型复现权重直接解读
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Qwen小模型复现权重直接解读
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AI 综述
Simon Willison 在个人笔记本上运行 Qwen 3.8 27B 超过 45 分钟后，复现了不借助工具直接解读神经网络原始权重的能力，识别出 Pac-Man、Pong 和 Breakout 三个 10×10 网格游戏，但答错 Freeway。模型默认的 8192 token 上下文会报错，需改用长上下文运行。 这一结果表明，报道所称 GPT-6 Astra 的直接解读权重能力并非该模型独有；开源小模型在足够长推理时间和合适上下文设置下也完成了同类任务。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展11月4日 01:03
Simon Willison 用 Qwen 3.8 27B 复现 GPT-6 Astra 直接解读模型权重报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- AGI HuntSimon Willison 用 Qwen 3.8 27B 复现 GPT-6 Astra 直接解读模型权重
Simon Willison 用 Qwen 3.8 27B 复现了直接解读模型权重，运行 45 分钟以上后同样实现该能力。复现显示，这项能力可能并非 GPT-6 Astra 独有，开源小模型在足够长的推理时间下或可完成同类任务，论文与复现细节仍待跟进。
- Simon WillisonQwen 3.8 27B 在笔记本上也能解读模型权重
Simon Willison 实测发现，运行在他笔记本上的 Qwen 3.8 27B 也能在不给工具的条件下解读神经网络原始权重，成功识别出 Pac-Man、Pong 和 Breakout 三个 10x10 网格游戏，Freeway 则答错。
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