# 模型權重也能直接編程？Weight-Space Programming 的早期實驗

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> 原作者：RikiyaT (@RikiyaT) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：其他 · 熱度：🔥🔥🔥🔥 · 日期：2026-11-03

> 原始來源：https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming

## 證據與延伸閱讀

- [# 模型權重也能直接編程？Weight-Space Programming 的早期實驗](https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming) — 一手來源 · 最後核對：2026-11-03 · 支持主張：weight_space_programming_definition; qwen_math_result; negative_gemma_result
- [Weight-space experiment logs repository](https://github.com/RikiyaT/lm_understand-logs) — 官方 Repository · 最後核對：2026-11-03 · 支持主張：The repository provides experiment-level records for checking the methods and results described in the post.
- [Author released weight-space model card and independent rerun details](https://huggingface.co/RikiyaT/Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming) — 一手來源 · 最後核對：2026-11-03 · 支持主張：released_checkpoint_verification; qwen_math_result limitation on the independent rerun
- [Qwen3.5-0.8B official base model card](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-0.8B/blob/main/README.md) — 官方文件 · 最後核對：2026-11-03 · 支持主張：The base model card supplies context on the thinking-loop behavior targeted by the authors.

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## 中文摘要

# 模型權重也能直接編程？Weight-Space Programming 的早期實驗

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![Qwen3.5-0.8B 在 50 次前向檢查後，MATH-500、GSM8K、IFEval 的基礎模型與編輯後分數表，以及權重修改 0.016% 的註記。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected33-weight-space-20261103-01a1a08d/weight-space-programming/v1/overview.png)
> 作者報告的評估分數；表格不代表數值比例。
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2026 年 11 月 2 日，Rikiya Takehi、Jayden Teoh、Alex Zhang 與 Omar Khattab 發表一系列實驗，測試大型語言模型能否直接讀取、理解並修改神經網路的權重。這些權重通常由訓練演算法調整；研究團隊則讓 GPT-6 Astra 依照自然語言目標分析權重，並在部分實驗中直接改寫。作者將這種做法稱為 **Weight-Space Programming（權重空間編程）**。

這項工作的看點不只在於模型能寫出一組新數字，而在於它嘗試把權重視為可閱讀、可推理、可修改的程式結構。研究從小型網路逐步推進到 0.8B 參數的語言模型；不同實驗允許的工具和回饋不同，因此成果也需要放回各自的測試條件中理解。

## 從辨認網路，到修改權重

在前幾個實驗中，Astra 只看權重，就辨認出小型網路受訓時所玩的遊戲、擴散模型生成的形狀，以及小型語言模型訓練時使用的語料。舉例來說，研究者把語言模型的輸入層、輸出層移除，只留下四個 Transformer 區塊；Astra 仍能從中間層找出負責複製前文的注意力頭，結果與研究者實際執行模型後量得的頭部位置相符。

研究也測試了寫入和修補。在 Kinetix 的車輛爬坡實驗中，官方 PPO 訓練 10 億步後仍停在斜坡；作者報告原網路在 256 個測試回合都未成功。Astra 取得網路權重、場景描述和一段紀錄，單次、無工具地修改 3.5% 的權重後，修改版在 1,024 個測試回合全部成功。在 MinAtar 遊戲實驗裡，研究者提供三款遊戲的規則、原始碼與對應網路架構；Astra 在沒有資料、loss、梯度或工具，也不能先讓網路在環境中試跑的條件下，直接寫出權重，並在三款遊戲中勝過受訓 1 億步的 PPO 網路。後續的圍棋實驗把規模推到約 148 萬個權重，允許模型使用 Python 沙盒分析張量，並依有限次前向運算觀察棋局結果。這些步驟展示的是一種逐步擴大的實驗能力，並非所有任務都在相同的「只看權重」條件下完成。

## Qwen 實驗：調整一小部分權重，減少思考迴圈

研究團隊接著要求 Astra 改善 Qwen3.5-0.8B 的數學表現。Astra 在 Python kernel 中操作模型權重，最多進行 50 次前向檢查；練習題取自 GSM8K 與 MATH 的訓練資料，沒有使用梯度下降或重新訓練。作者描述的問題是，基礎模型常在長篇推理中重複相同內容，許多練習回答一路生成到 32,768 個 token 的上限仍未完成。

Astra 將迴圈行為追溯到第 15 與第 19 層 MLP 寫入的一個方向，接著從兩層各 64 個輸出欄位中扣除該方向。總計修改 131,072 個權重，約占模型權重的 0.016%。在作者報告的 50 次前向檢查設定下，MATH-500、GSM8K 與 IFEval 的分數都高於基礎模型；各項數值與測試條件見下圖。

![Qwen3.5-0.8B 在 50 次前向檢查設定下，基礎模型與編輯後的 MATH-500、GSM8K、IFEval 分數比較，並標示權重修改 0.016%。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected33-weight-space-20261103-01a1a08d/weight-space-programming/v1/inline-qwen-results.png)

> 作者報告的評估分數；表格式呈現，不代表數值比例。

這些數字描述的是論文作者在特定取樣與評估流程下的結果。研究沒有把 MATH-500 等評估題交給 Astra 作為練習題；模型在前向檢查階段使用的是 GSM8K 與 MATH 訓練集題目。Qwen 官方模型卡也指出，這個模型在 thinking mode 下可能出現思考迴圈，提供了理解這次修補目標的產品背景。

作者後續發布的模型卡記錄了權重差異，並稱重建的 checkpoint 與原評估版本通過 hash 核對。模型卡也附上一項獨立重跑：編輯後的模型在完整 MATH-500、每題 4 次生成的設定下得分 51.0%。不過，該卡列出的基礎模型 5.0% 來自 25 題 smoke test，不能與完整 500 題的編輯模型分數當成同條件對照。這項重跑提供了編輯模型的額外檢查，也清楚留下基準比較的範圍。

## 為何修補有效，仍是有條件的問題

同一篇研究還測試 Gemma 3 270M。這個模型較少出現思考迴圈，Astra 找到的失敗多是一般推理錯誤，沒有單一明確方向可以移除。作者報告，修改後的 MATH-500 分數沒有出現足以確認的提升。兩個案例形成了重要區別：這次 Qwen 編輯針對的是阻礙模型完成答案的特定行為；研究並未顯示直接修改權重就能替模型補上原本不具備的推理能力。

實驗記錄也顯示，研究還在探索不同能力邊界：有些小型網路實驗禁止模型執行網路或使用工具，有些較大型實驗則提供 Python、有限次前向運算或其他觀察方式。作者稱這些為早期結果，並指出上下文長度與實驗 harness 仍有限制。公開的 GitHub 儲存庫提供各項實驗的提示、模型回覆、程式碼、輸出與評估資料，讀者可依文章中的實驗逐項核對。

Weight-Space Programming 因而是一種正在測試的模型分析與編輯方式：模型嘗試從權重中找出可解釋的結構，再依目標修改局部參數。Qwen 案例展示了在特定失敗模式下，少量權重編輯與分數變化同時出現；Gemma 案例則提醒我們，改善結果取決於模型原有的能力與問題結構。接下來需要更廣泛、可重現的評估，才能判斷這種方法在不同模型與任務上的適用範圍。

延伸資料：[研究原文](https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming)、[完整實驗記錄](https://github.com/RikiyaT/lm_understand-logs)、[作者發布的編輯模型卡](https://huggingface.co/RikiyaT/Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming)。

## 標籤

研究論文, Python