Исследователи представили метод Weight-Space Programming, позволяющий корректировать внутренние веса компактных ИИ-моделей с помощью более мощных систем. В ходе эксперимента модель GPT-6 Astra от OpenAI изменила 0,016% весов модели Qwen3.5-0.8B от Alibaba без проведения дополнительного обучения.
Результатом стало повышение производительности: математические способности модели выросли до шести раз, а точность следования инструкциям — в три раза. Правки были направлены на устранение проблем с логическими цепочками, которые ранее были задокументированы для Qwen3.5-0.8B, выпущенной Alibaba в марте 2026 года.
Модель GPT-6 Astra, представленная OpenAI 3 сентября 2026 года, обладает контекстным окном около 1,05 миллиона токенов. Исследователь MIT Рикия Такехи описал этот метод 2 ноября 2026 года как способ исправления слабых мест в моделях для устройств с ограниченными ресурсами без затрат на полноценное переобучение.
Для подтверждения эффективности метода требуется независимая проверка результатов. Также остаются открытыми вопросы о возможности масштабирования технологии на более крупные модели и необходимости разработки инструментов контроля за автоматическими изменениями весов для обеспечения стабильной работы ИИ.
