MIT：GPT-6 直改 Qwen3.5 权重，数学成绩大涨
先了解这件事
2026 年 11 月 3 日，MIT CSAIL 团队公布一项实验：让 OpenAI 的 GPT-6 Astra 直接读取并修改阿里 Qwen3.5-0.8B 的神经网络权重，全程未重训练、未使用梯度下降或传统训练循环。据团队博客口径，该方法仅修改约 0.016% 的参数，即带来多项基准成绩大幅提升：MATH-500 从 7.9% 升至 48.1%，GSM8K 从 13.8% 升至 67.1%，IFEval 从 21.0% 升至 62.3%。随后量子位、IT之家先后跟进报道：量子位称数学得分提升约 6 倍，IT之家将其命名为「权重空间编程」并称提升至原来的约 6 倍。各篇报道的参数修改比例、基准数字与说法均一致，未出现相互矛盾的表述。目前所有报道均源自 MIT 团队博客，尚无第三方复现或其他独立来源验证，事件仍停留在团队公布实验结果阶段。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- IT之家·人工智能MIT 研究者提出「权重空间编程」：GPT-6 Astra 仅修改 Qwen3.5-0.8B 约 0.016% 权重，数学成绩提升至原来 6 倍
MIT CSAIL 研究者提出「权重空间编程」，让 OpenAI 的 GPT-6 Astra 直接读取并修改阿里 Qwen3.5-0.8B 的神经网络权重，全程未用梯度下降或传统训练循环。
- 量子位MIT实验显示GPT-6 Astra可直接改写Qwen权重，数学得分提升约6倍
MIT实验显示GPT-6 Astra能直接分析并改写神经网络权重，仅改动Qwen3.5-0.8B中0.016%的权重，MATH-500得分就从7.9%升至48.1%，全程无训练和梯度下降。
- 36氪·AIMIT 让 GPT-6 Astra 直接修改 Qwen3.5-0.8B 权重，MATH-500 成绩从 7.9% 升至 48.1%
MIT CSAIL 团队公布实验称，让 GPT-6 Astra 直接读取并修改 Qwen3.5-0.8B 的权重，全程未重训练、未用梯度下降。仅修改 0.016% 的参数，模型在 MATH-500 上的成绩就从 7.9% 升至 48.1%，GSM8K 从 13.8% 升至 67.1%，IFEval 从 21.0% 升至 62.3%（团队博客口径）。
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