LLM 可直接读写神经网络权重：「Weight Space Programming」将 Autoresearch 移出 RSI 循环

一篇新论文展示 LLM 可直接读取并编辑较弱模型的权重，无需编写 PyTorch/JAX 代码或跑训练流程，即可定位权重功能、依据失败轨迹一次性修复 bug，并在 50 步内朝目标方向改进，甚至从零一次性写出完整网络权重并击败部分独立训练的模型。该能力目前仅适用于简单游戏和 RL 策略，尚难扩展到更复杂任务，但已实现从 0 到 1 的突破，且已有独立复现。