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Latent Space 解读权重空间编程：大模型原生读写权重或改变递归自改进路径

Latent Space 探讨了最新的权重空间编程研究，指出前沿大语言模型展现出直接读取、诊断并修改较小神经网络权重张量的能力，无需依赖传统梯度下降训练循环。社区讨论指出该方法在简单策略修复或抑制特定循环行为上展现了新机制，但目前在更复杂任务中的泛化能力与基准评估仍存在较多争议。