Weight-Space Programming

传统上改变模型行为靠提示工程或微调，而权重空间编程把神经网络参数本身当作可编程对象，通过权重算术、任务向量叠加、模型合并或直接修改特定神经元来注入能力。它源于对权重空间线性结构的发现，优势是无需重新训练即可组合技能、去除有害行为，但可控性和稳定性仍是研究难点。