# AI可直接改写模型权重

- 地址：https://1ms.news/events/420
- 首发：2026-11-03 09:48（北京时间），在花科技圈
- 最新：2026-11-03 17:34（北京时间）
- 报道：3 家来源，3 条
- 原文：https://t.me/xhqcankao/32871

## 摘要

研究显示，前沿大模型能直接读写神经网络权重，无需训练循环即可精准修改权重，使Qwen3.5-0.8B在MATH-500上的表现从7.9%提升至48.1%，IFEval提升3倍。

## 原文片段

> 先进AI模型已具备直接读写神经网络权重的能力，能精准修改权重来提升模型能力
> 
> 研究表明，前沿大模型能够直接读取和写入神经网络权重，其能力已显著超出人类与传统算法的预期，这对模型优化与可解释性具有重要意义。
> 
> 仅通过检查原始权重，GPT-6 Astra 即可判断出神经网络原本的训练任务。在没有任何环境反馈的前提下，它能从零编写出小型游戏对弈网络，其实际表现优于使用 PPO 算法训练 1 亿步的模型。在要求不借助梯度来提升 Qwen3.5-0.8B 的数学能力时，Astra 在权重中定位到了引发推理死循环的问题（该问题在 Qwen 的模型说明中亦有提示），并通过直接修改其中 0.016% 的权重完…

## 事件进展（最新在上）

- 2026-11-03 17:34 · 更新 · 风向旗参考快讯：AI可直接改写模型权重。（https://t.me/xhqcankao/32871）
- 2026-11-03 10:00 · 更新 · BlockBeats：打砖块得分约为强化学习模型的20倍。MIT团队让GPT-6直接填写神经网络权重而无需训练，打砖块得分517.4，约为5亿步强化学习模型的20倍；修改Qwen3.5-0.8B权重后，数学正确率从7.9%升至48.1%，仅改动0.016%参数。（https://t.me/theblockbeats/203755）
- 2026-11-03 09:48 · 首发 · 在花科技圈：GPT-6直改模型权重提升数学。GPT-6 Astra仅修改Qwen3.5-0.8B约0.016%的参数，修复推理循环，MATH-500从7.9%升至48.1%，IFEval提升3倍，全程无需梯度或训练，研究者称为"权重空间编程"。（https://t.me/c/1125107539/44864）

---
来自 1ms.news（https://1ms.news）。内容整理自公开来源，以原文为准。