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Jayden Teoh
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MIT研究人员演示无需梯度即可编辑原始模型权重的LLM
MIT的研究人员演示了一种名为“权重空间编程”（Weight-Space Programming）的新技术，其中一个大型语言模型GPT-6 Astra可以直接读取和编辑另一个模型Qwen3.5-0.8B的原始权重。这种不依赖于传统基于梯度的训练的方法，通过识别和纠正一个循环问题，显著提高了Qwen3.5-0.8B在MATH-500和GSM8K等基准测试上的性能。该技术在从头开始创建游戏AI代理方面也显示出潜力，其表现优于标准训练方法，…
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NextLat Transformers 学习紧凑的世界模型以实现更好的泛化
研究人员开发了一种名为 Next-Latent Prediction (NextLat) 的新训练方法，用于 transformer 模型，鼓励它们构建更紧凑的内部世界模型。该方法在标准的下一个 token 预测基础上增加了一个自监督目标，训练 transformer 根据当前 token 预测其未来的潜在状态。该方法在包括语言建模在内的各种基准测试中，在准确性、表示压缩和规划方面都显示出实证收益，并且还能加速推理。