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On November 2, Takehi, Teoh, Zhang and Khattab published "Sparks of Weight-Space Programming" at MIT CSAIL ( paper ). They had a model read Qwen3.5-0.8B's raw weights, find the cause of its reasoning loops, and edit 0.016% of them. MATH-500 went from 7.9% to 48.1% with no gradients. The Hacker News thread ran to 2,957
阅读原文 · Tyler Folkman
向阳乔木 · opencode-go/deepseek-v4.1-flash
一篇论文让模型直接读取自己的原始权重，找出推理死循环的根源，只改动 0.016% 的参数，MATH-500 成绩就从 7.9% 跳到 48.1%，全程不用梯度。这个结果在 Hacker News 上拿到 2,957 分、898 条评论。一天后又有人贴出 27B 模型读取自身权重的实验，冲到 736 分。 评论区反复出现一个质疑，而且这个质疑是对的：论文所说的...