待验证60% 置信事实精确时间
MIT团队在名为「Sparks of Weightspace Programming」的研究中，让OpenAI的GPT-6 Astra在不训练、不做梯度下降的条件下，直接阅读并修改另一个模型的权重。
2
来源数
60%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/11/4
首次发现
有效期至：2027/2/2
来源
涉及实体
相关事实
待验证据OpenAI的Noam Brown所说，涉事模型规模类似GPT-5.6级别，是一个仅供内部研究、被训练得高度执着与勤奋的模型，并非下一代Astra系列75% 相似待验证MIT四位研究者（由Rikia Takehi和Jaden Teo带队）发表论文，提出'权重空间编程'概念，即把小型网络的原始权重交给GPT-6 Astra，让其读取、修复或从零写出新权重。73% 相似待验证GPT-6 Astra仅通过查看原始权重，就能判断出网络被训练来执行什么任务。71% 相似已验证Unsloth 的 OpenAI 兼容 API 默认为 Codex 登录启用了 gpt-6-astra（GPT-6 Astra），支持从 Low 到 Max 的推理强度控制71% 相似已验证GPT-6 Astra是一次全新的预训练模型换代，而非小版本迭代69% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1135393MCP
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