spaCy作者质疑MIT Astra研究：读写权重被指偷换概念

MIT团队此前宣称，Astra仅修改Qwen3.5-0.8B的0.016%权重，就让其数学成绩从7.9%提升至48.1%，约为原来的6倍。spaCy作者、Explosion联合创始人Matthew Honnibal于2026年11月5日发布长文博客，称这项研究“存在严重误导”。

Honnibal梳理论文中的8组实验后指出，Astra展示的三项能力，其实验条件差别很大。在识别小型网络任务、修复卡住的赛车模型等实验中，Astra确实只把原始权重数字（raw floats）作为输入，不能运行Python，也不能执行目标网络来观察其行为，且涉及的模型参数量仅1.7万至17.2万。

但在Qwen修复实验中，Astra并未直接读取原始权重，它被授权使用Python编程，最多可进行50次前向测试，通过运行模型、观察表现来分析和修改权重。Honnibal认为，把两种路径一并包装成“读写AI大脑”的能力，容易让读者误以为在小模型上实现的“读脑术”可以原样扩展到8亿参数的模型。

他也承认，让AI被提示去编写代码，用来分析甚至直接修改网络权重，本身就是一项工程突破：一两年前的模型在这些任务上都会失败。问题出在成果的呈现方式。原文：https://honnibal.dev/blog/astra-read-write-misleading