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只改了 0.016% 的权重,一个 8 亿参数大模型的数学成绩,就从 7.9% 飙升到了 48.1%。 更夸张的是,动手修改这些权重的,竟然是另一个大模型 GPT-6 Astra。 最近,MIT CSAIL 的研究团队展示了一种相当大胆的 AI 优化方法。他们让 GPT-6 Astra 像程序员阅读和修改代码一样,直接分析神经网络的权重,定位模型的问题,再修改其中的参数。 图|研究博客地址:https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/ 整个过程没有使用传统的梯度训练。研究人员仅修改了 Q

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