Jueves 5 de noviembre de 2026 ·
Un método de MIT CSAIL corrige directamente los pesos de una IA en lugar de reentrenarla
Investigadores del MIT CSAIL presentaron el método 'Weight-Space Programming', en el que un modelo potente (GPT-6 Astra) analizó un modelo pequeño de unos 800 millones de parámetros que se atascaba repitiendo texto al resolver problemas matemáticos. Solo modificó el 0,016% de los parámetros, sin reentrenar, y la precisión en el conjunto de problemas de matemáticas pasó del 7,9% al 48,1%. Es un resultado de laboratorio.
Qué significa
Si el método funciona a gran escala, corregir fallos concretos de un modelo sin volver a entrenarlo sería más rápido y barato, aunque por ahora solo se ha probado con un modelo pequeño.
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