Simon Willison 用笔记本本地模型复现权重解读实验

Simon Willison 用论文《Sparks of Weight-Space Programming》GitHub 仓库中的原始提示词，在本地 LM Studio 上运行 Qwen 3.8 27B（17GB），让它仅凭浮点权重判断网络训练的是哪款游戏。他称该模型在笔记本上成功完成了这一任务。 运行条件为长上下文窗口，默认 8192 上下文会报错；他安装了 llm-lmstudio 插件。据其记录，模型耗时 46 分 12 秒、消耗 43,506 个推理 token 后给出回答。 他同时称，Qwen 在 Freeway 提示词上失败，他认为原因是这款游戏比另外三款更冷门。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。