Simon Willison 实测 Qwen 3.8 27B 本地解读模型权重
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Simon Willison 实测 Qwen 3.8 27B 本地解读模型权重
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AI 综述
Simon Willison 在自己的笔记本上用 LM Studio 本地运行 Qwen 3.8 27B，复现论文 Sparks of Weight-Space Programming 的游戏识别实验，发现该模型也能从原始权重中读出网络的训练目标，验证了这一能力不限于论文作者的实验环境。 他使用论文公开的四个游戏权重识别提示词测试。运行中有一些限制：模型文件仅 17GB，但默认 8192 上下文窗口运行报错，需要设置更长的上下文窗口，并通过环境变量调高超时时间才能跑通。
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最新进展11月4日 00:29
Simon Willison 实测 Qwen 3.8 27B 在笔记本上也能理解模型权重报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
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Latent Space 发布幕后专访并报道 AI Engineer Shanghai。核心争议仍是 "Weight Space Programming"：多个独立复现确认前沿 LLM 可直接生成/编辑神经网络权重。
11月4日
- Simon WillisonSimon Willison 实测 Qwen 3.8 27B 在笔记本上也能理解模型权重
Simon Willison 独立复现论文 Sparks of Weight-Space Programming 的游戏识别实验，发现 Qwen 3.8 27B 在其笔记本上也能从原始权重读出网络训练目标。
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