待验证50% 置信事实精确时间

在数学修复实验中，一个小型开源模型在Math 500测试上仅得7.9%，Astra通过定位并减掉两层内部的一个方向（约13万权重，改动比例0.016%），将分数提升至48.1%，指令遵循能力也提升约两倍。

1

来源数

50%

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

GPT-6 Astra直接改权重修模型？MIT论文与泄露信息全解析

youtubeLem.2026/11/4

涉及实体

GPT-6 Astramodel Math 500concept

相关事实

待验证Astra在无训练情况下仅修改某小型模型0.016%的权重，使其在Math 500基准上的得分从7.9%提升到48.1%。80% 相似待验证在实验中，Astra修改Qwen小模型的权重，将MATH500成绩从7.9%提升到48.1%，同时碰到试跑次数上限的回答占比从93%降到33%。79% 相似待验证一个AI模型在MATH500数学测试中的成绩从7.9%提升到48.1%，涨幅约6倍，这一提升源于修改了另一个模型0.016%的权重。77% 相似待验证“Astra 修正 Qwen 数学能力”的实验通过 Python 和评估循环找到一个引导向量，只改变极小比例权重，使数学基准分数从个位数百分点跃升至接近一半。74% 相似待验证在数学任务上，随着训练答案越来越离谱，失准回答的比例从4%飙升到60%以上，而模型的通用能力几乎没有损失。73% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1135779

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1135779

MCP

get_claim(id=1135779)