权重空间编程获独立复现并跨代比较
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权重空间编程获独立复现并跨代比较
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AI 综述
Alex Krentsel 复现了 MIT 提出的权重空间编程实验：让大模型无需梯度训练，直接读取并改写神经网络权重，以完成小模型改造。在以经过500M步强化学习的PPO网络为1×基准的测试中，GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra和Opus 5.5分别达到18×、22×和20×，而更早代际模型几乎不具备这种能力。
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最新进展11月3日 06:06
MIT 权重空间编程获独立复现：GPT-6 Astra 与 Opus 5.5 效果达 20 倍报道时间线
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11月3日
- AGI HuntMIT 权重空间编程获独立复现：GPT-6 Astra 与 Opus 5.5 效果达 20 倍
Alex Krentsel 复现了 MIT 博客提出的权重空间编程结果，使前沿 LLM 无需梯度训练即可直接读写神经网络权重并改造小模型。以 500M 步 RL 训练的 PPO 网络为 1× 基准，GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra 和 Opus 5.5 分别达到 18×、22× 和 20×，更早代际模型几乎不具备该能力。
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