Qwen 3.8 27B 笔记本复现权重解读实验
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Qwen 3.8 27B 笔记本复现权重解读实验
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AI 综述
Simon Willison 用论文《Sparks of Weight-Space Programming》的原始 prompt,在笔记本上通过 LM Studio 运行 Qwen 3.8 27B,仅凭原始权重数值识别游戏网络。他称模型猜出了 Pac-Man、Pong 和 Breakout,分别耗时 46m 12s、1h 4m 54s 和 52m 25s,但在较冷门的 Freeway 上失败。 该测试需将上下文窗口调至超过默认的 8192(否则报错),并通过环境变量延长超时;另有一个 Breakout prompt 示例需安装 llm-openrouter 插件、经 OpenRouter 调用 Kimi K3.1 Pro。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展11月4日 00:29
Qwen 3.8 27B 在笔记本上也能解读模型权重报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月4日
- Simon WillisonQwen 3.8 27B 在笔记本上也能解读模型权重
Simon Willison 用论文《Sparks of Weight-Space Programming》的原始 prompt 在本机测试,Qwen 3.8 27B 仅凭原始权重数值就猜出了 Pac-Man、Pong 和 Breakout 三个游戏,分别耗时 46m 12s、1h 4m 54s 和 52m 25s,但在较冷门的 Freeway 上失败。
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