Miércoles 4 de noviembre de 2026 ·
Un GPT-6 Astra del MIT edita el 0,016 % de los pesos de otro modelo y multiplica por seis su acierto en matemáticas
Investigadores del MIT usaron GPT-6 Astra para corregir un fallo de Qwen3.5-0.8B, un modelo abierto de unos 800 millones de parámetros que se quedaba repitiendo texto sin llegar a respuesta. Astra localizó dos zonas de los pesos responsables del bucle y las ajustó, modificando unos 130.000 valores. La precisión matemática pasó del 7,9 % al 48,1 % y la respuesta a las instrucciones del 21,0 % al 62,3 %, sin añadir conocimiento nuevo ni reentrenar.
Qué significa
Si la técnica se consolida, los fallos de comportamiento de un modelo podrían corregirse editando zonas concretas de su interior, sin reentrenarlo ni revertir actualizaciones completas. Eso abre la posibilidad de que una IA participe en el diseño y la reparación de otras IA.
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