가중치 공간 프로그래밍: GPT-6 아스트라, 재학습 없이 소형 모델 파라미터 직접 수정
연구진이 발표한 '가중치 공간 프로그래밍'을 통해 GPT-6 아스트라가 전통적인 그래디언트 학습 없이 신경망 가중치를 직접 읽고 수정할 수 있음이 입증되었습니다. Qwen3.5-0.8B 모델 가중치의 0.016%만을 수정해 무한 루프 버그를 해결하고 수학 점수를 7.9%에서 48.1%로 끌어올렸습니다. 다만 이 방식은 외부 파이썬 도구와 반복 테스트에 의존하며 모든 모델에 범용으로 작동하는 것은 아닙니다.