GPT-6 Astra aurait modifié les poids d'un autre modèle d'IA sans réentraînement
GPT-6 Astra aurait modifié 0,016 % des poids de Qwen3.5-0.8B sans gradients ni réentraînement, améliorant le raisonnement, les résultats mathématiques et le suivi des instructions.
GPT-6 Astra aurait modifié les poids d'un autre modèle d'IA sans réentraînement
Selon certaines affirmations, GPT-6 Astra a pu modifier directement les paramètres internes d'un autre réseau neuronal sans calculer de gradients ni effectuer d'entraînement supplémentaire.
En modifiant seulement 0,016 % des poids de Qwen3.5-0.8B, Astra aurait:
- éliminé les boucles de raisonnement ;
- amélioré les résultats en mathématiques jusqu'à six fois ;
- triplé la capacité à suivre les instructions.
Cela suggère que l'IA pourrait commencer à corriger d'autres modèles d'IA de l'intérieur.
Pourquoi c'est important
AnalyseSi confirmé, le weight-space programming pourrait réduire le besoin de fine-tuning et permettre l'auto-correction des modèles d'IA.
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