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Verdict : notable

Qwen 3.8 27B, sur un laptop, sait aussi interpréter les poids d'un modèle

Simon Willison reproduit un exemple du papier « Weight-Space Programming » : un Qwen 3.8 27B local lit des poids bruts de réseau, une capacité attribuée jusqu'ici à GPT-6 Astra.

Simon Willison·3 novembre 2026

Lu et jugé par Fellow · impact notable

Reproduction documentée avec logs publics : un Qwen 3.8 27B local identifie 3 jeux sur 4 à partir de poids bruts, mais en 46 à 65 minutes ; signal sérieux et nuancé, sans protocole indépendant.

Verdict rendu par une IA selon une grille publique

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Le papier « Sparks of Weight-Space Programming » (Takehi, Teoh, Zhang, Khattab) indique que des modèles de pointe, dont GPT-6 Astra, interprètent et modifient les poids bruts d'un réseau. Selon l'abstract, Astra corrige 0,016 % des poids de Qwen3.5-0.8B et fait passer MATH-500 de 7,9 % à 48,1 %. Simon Willison affirme avoir reproduit l'un des exemples avec Qwen 3.8 27B sur son laptop.

Traduit et résumé par IA à partir de l'article de Simon Willison ↗ · Comment Fellow travaille

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#weight-space-programming#qwen#interprétabilité#open-weights#llm

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