待验证50% 置信观点精确时间
Karen Zou指出，被修复的小型模型其实是在93%的题目上陷入重复输出，Astra做的是找到循环并切断它，而非真正提升数学能力。
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/11/4
首次发现
有效期至：2027/2/2
来源
GPT-6 Astra直接改权重修模型？MIT论文与泄露信息全解析
youtubeLem.2026/11/4
涉及实体
相关事实
待验证“Astra 修正 Qwen 数学能力”的实验通过 Python 和评估循环找到一个引导向量，只改变极小比例权重，使数学基准分数从个位数百分点跃升至接近一半。67% 相似待验证在实验中，Astra修改Qwen小模型的权重，将MATH500成绩从7.9%提升到48.1%，同时碰到试跑次数上限的回答占比从93%降到33%。66% 相似待验证在数学修复实验中，一个小型开源模型在Math 500测试上仅得7.9%，Astra通过定位并减掉两层内部的一个方向（约13万权重，改动比例0.016%），将分数提升至48.1%，指令遵循能力也提升约两倍。65% 相似待验证在三明治判定演示中，模型返回94%为真、6%为假，整个决策耗时93毫秒61% 相似待验证一项消融实验将模型的潜思考片段替换成来自无关问题的片段后，准确率下降 45%–51%，表明潜思考在承载实质推理。60% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1135780MCP
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