MIT 团队用 GPT-6 Astra 改写小模型权重，跳过梯度训练提升指令遵循能力

MIT CSAIL 团队提出权重空间编程方法，用 GPT-6 Astra 直接读写神经网络权重参数，跳过梯度下降训练流程。在 Qwen3.5-0.8B 上仅修改约 0.016% 的权重，指令遵循能力提升 3 倍。实验均在小型模型上完成，Astra 如何实现权重读写的技术细节未公开，团队尚未发布代码、论文或第三方复现结果。