🧠 Одна нейросеть научилась «оперировать» другую Исследователи MIT CSAIL попросили GPT‑6 Astra улучшить небольшую модель Qwen — без дообучения. Astra могла изучать её веса, проверять ответы и самостоятельно менять отдельные параметры. Оказалось, модели мешала не нехватка знаний. Она зацикливалась, повторяла одни и те же рассуждения и часто не успевала дать ответ. Astra нашла связанные с этим веса и точечно их исправила. Результаты заметные: — MATH‑500: рост с 7,9% до 48,1%; — следование инструкциям: с 21% до 62,3%; — затронуто лишь около 131 тысячи из 800 миллионов весов — примерно 0,016%. Но есть важное ограничение. Если модель просто не умеет решать задачу, такой ремонт не поможет. Astra смогла убрать помеху, но не добавить отсутствующий навык. До сих пор нейросети улучшали долгим обучением. Теперь одна модель начинает читать другую почти как программный код — находить неисправность и вносить точечные правки.