MIT CSAIL用GPT-6 Astra编辑Qwen3.5-0.8B权重，改动0.016%参数使MATH-500提升6倍

MIT CSAIL研究人员提出Weight-Space Programming权重空间编辑方法，让GPT-6 Astra分析Qwen3.5-0.8B的内部参数，找到与重复推理相关的权重方向并做针对性修改。整个过程不走梯度下降、不做训练，只改动了约0.016%的权重参数。在最强示例中，该模型在MATH-500上的成绩从7.9%提升到48.1%。作者称这类似于给神经网络做基因编辑，通过修改少量参数缓解小模型的推理死循环。