Martes 3 de noviembre de 2026 ·

Investigadores del MIT, con Omar Khattab, muestran que GPT-6 Astra puede editar a mano los pesos de otra IA sin entrenarla

Relevancia 68 de 100 Estados Unidos, Massachusetts

Útil para Programadores 70%

Rikiya Takehi, Jayden Teoh, Alex Zhang y Omar Khattab publicaron el 2 de noviembre el post Sparks of Weight-Space Programming. Según el texto, GPT-6 Astra lee los pesos numéricos del modelo abierto Qwen3.5-0.8B, detecta qué falla y los corrige sin gradiente ni entrenamiento, tocando alrededor del 0,016% de los pesos. La precisión sube de 7,9% a 48,1% en MATH-500, de 13,8% a 67,1% en GSM8K y de 21,0% a 62,3% en IFEval.

Qué significa

Si estos resultados se confirman, mejorar un modelo pequeño podría hacerse editando unos pocos pesos en lugar de reentrenarlo con gran cantidad de cómputo, lo que abarataría los ajustes de modelos abiertos.

Fuentes originales

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