MIT CSAIL 用 GPT-6 Astra 对 Qwen3.5-0.8B 做 0.016% 权重编辑，缓解 Token 死循环并提升数学成绩
0.016% 的 Astra 微创手术，治好了 Qwen 的 3 万 Token 死循环
MIT CSAIL 近期开展 Weight-Space Programming 相关研究，让 GPT-6 Astra 检查并修改 Qwen3.5-0.8B 的内部权重，仅改动约 0.016% 的参数，就将模型 MATH-500 成绩从 7.9% 提升至 48.1%，同时降低了 Token 耗尽的比例。
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MIT CSAIL 近期开展 Weight-Space Programming 相关研究，让 GPT-6 Astra 检查并修改 Qwen3.5-0.8B 的内部权重，仅改动约 0.016% 的参数，就将模型 MATH-500 成绩从 7.9% 提升至 48.1%，同时降低了 Token 耗尽的比例。
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MIT CSAIL 近期开展 Weight-Space Programming 相关研究，让 GPT-6 Astra 检查并修改 Qwen3.5-0.8B 的内部权重，仅改动约 0.016% 的参数，就将模型 MATH-500 成绩从 7.9% 提升至 48.1%，同时降低了 Token 耗尽的比例。
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