论文提出 WeightLoop：用实验反馈直接改写模型权重
原文标题：WeightLoop: Weight-Space Programming with Experimental Feedback
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WeightLoop 框架让 GPT-6 Astra 检查任务规范与模型实现，写出有界可复用的参数编辑程序；新测量到达后程序定位预测偏差、验证候选编辑并写回原模型。编辑器固定而预测器持续演化，无需再调用 LLM 或梯度重训，离线回放中八项端点预算设置里七项排序效用提升。
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WeightLoop让GPT-6 Astra写参数编辑程序，把实验反馈直接写回模型权重。
- •GPT-6 Astra检查任务规范与模型实现，写出有界、可复用的参数编辑程序。
- •新测量到达后，程序定位预测偏差、用观测结果验证候选编辑并写回原模型。
- •编辑器固定、预测器持续演化，重复更新无需再调用LLM或梯度重训，推理接口不变。
- •离线回放中八项端点预算设置里七项排序效用提升，对比随机编辑则八项全胜。
- •三个顺序任务上的平均最终发现也有提升。
为什么重要：把实验证据变成模型持久更新的直接驱动，对需要反复迭代预测器的实验型场景（如生物测定）有参考价值。
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