AI 直接编辑 LLM 权重，大幅提升 Qwen 分数

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-14 06:46

研究人员开发了一种名为“权重空间编程”的方法，无需传统训练即可编辑大型语言模型。使用此技术，一个名为 Astra 的 AI 成功修改了 Qwen3.5-0.8B，通过修复与重复输出相关的错误，将其 MATH-500 分数从 7.9% 提高到 48.1%。相比之下，在类似条件下，Gemma 3 270M 的分数仅从 6.8% 提高到 7.0%。这项进展允许通过直接操作权重来调试和优化模型，尽管它不会赋予新的知识或能力。 AI

影响这项研究展示了一种通过直接编辑权重来调试和优化 LLM 的新方法，有可能减少某些问题对广泛重新训练的需求。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Aleksandr Argunov · 2026-11-14 06:46

权重空间编程在50次前向传播中：Qwen达到48.1%，Gemma 7.0%

<p>GPT-6 Astra edited <a href="https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/" rel="noopener noreferrer">131,072 of Qwen3.5-0.8B's weights</a> with no training. Its MATH-500 score went from 7.9% to 48.1%. On the same budget of 50 forward passes, Gemma 3 270M went from 6…

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权重空间编程在50次前向传播中：Qwen达到48.1%，Gemma 7.0%

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