🧠 ⚡ ИИ научился править чужие нейросети без переобучения
Исследователи MIT показали Weight-Space Programming: модель GPT-6 Astra анализирует веса других сетей и меняет нужные числа напрямую — без датасетов и часов обучения. Один ИИ залезает «под капот» другого и чинит его на месте.
Что вышло в экспериментах:
– Поправила всего 0,016% весов Qwen3.5-0.8B — результат на MATH-500 вырос с 7,9% до 48,1%, следование инструкциям — с 21% до 62,3%.
– С нуля написала веса игровых сетей, обогнавших модели, что учились через PPO 100 млн шагов.
– В симуляции подняла успех с 0% до 100%, изменив 3,5% весов.
– По одним числам определяет, на какой игре обучалась сеть, не запуская её.
Пока это эксперимент: новые способности так не привить, чинятся конкретные проблемы. Но если подход масштабируется, разработка моделей станет дешевле, а поиск скрытых уязвимостей — проще.
