MIT CSAIL刚出的东西，叫权重空间编程。做法听着像开玩笑：让GPT-6 Astra直接读写Qwen3.5-0.8B的权重文件，没有梯度下降，也没有传统训练循环。
改动量是131072个权重，占比约0.016%，据称MATH-500成绩就上去了。
我的第一反应是这和调参有啥区别？第二反应是如果模型真能看懂另一个模型的权重，可解释性那帮人要么狂喜要么失业。
有懂行的说说，这是真有结构在里面，还是在小模型上碰巧撞出来的？
0.8B的小模型 放大到几百B还灵吗
有人在HN说DeepSeek也能干这事 坐等复现
这波是模型给模型做开颅手术了属于是
测试集上刷的还是真提升 得看泛化
要是真行 训练这门生意还怎么算账
别急 先看能不能在别的任务上复现
读得懂权重？我连自己写的代码都读不懂
格局打开 下一步就是自己改自己
这个规模改权重不就是高级版的打补丁吗