Lunes 2 de noviembre de 2026 ·

Un LLM de MIT CSAIL edita el 0,016% de los pesos de Qwen y sube su MATH-500 de 7,9% a 48,1%

Relevancia 68 de 100 China, Zhejiang

Investigadores vinculados a MIT CSAIL afirman que GPT-6 Astra puede leer y modificar pesos de redes neuronales sin entrenamiento tradicional ni gradientes. En Qwen3.5-0.8B modificó 131.072 pesos y elevó el resultado de MATH-500 de 7,9% a 48,1% con 50 pasadas de evaluación. El método no mejoró de forma significativa a Gemma 3 270M, y los resultados son preliminares.

Qué significa

Si el método se confirma, mejorar un modelo podría requerir cambiar muy pocos parámetros en lugar de reentrenarlo, aunque hoy solo corrige un obstáculo y no añade capacidades que el modelo no tiene.

Fuentes originales

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