ForschungWeight-Space Programming: LLM liest und schreibt Netzgewichte
Takehi, Teoh, Zhang und Khattab (MIT CSAIL) zeigen, dass GPT-6 Astra Gewichte kleiner Netze deuten und gezielt ändern kann. Bei Qwen3.5-0.8B fand es eine Richtung in den MLPs der Schichten 15 und 19, die Endlosschleifen im Reasoning auslöst, und zog sie heraus.
Ergebnis mit 50 Forward-Passes: MATH-500 7,9 → 48,1 %, GSM8K 13,8 → 67,1 %, IFEval 21,0 → 62,3 %; Antworten am 32K-Token-Limit fielen von 93 auf 33,1 %. Bei Gemma 3 270M, das kaum loopt, kein belastbarer Gewinn – Editieren räumt Hindernisse weg, fügt aber keine Fähigkeiten hinzu.
Weitere Versuche: Spiel-Policies an Gewichten erkannt, MinAtar-Netze ohne Training geschrieben (Breakout 517,4 vs. 15,8 für PPO bei 100M Schritten). Sykophanz ließ sich aus Gewichten allein nicht erkennen. Editiertes Modell und Logs sind öffentlich.
Wie es weiterging: Gewichte lesen: Laptop ja, Hype nein (04.11.), Weight-Space Programming: Honnibal trennt, was wirklich gezeigt wurde (04.11.), Hugging Face Papers: Weltmodelle, Agenten-Evolution, Weight-Space Programming (09.11.)
BörsengangAnthropic-Prospekt: Verlust trotz Umsatzsprung
Neun Monate bis 30.09.: 33,2 Mrd. $ Umsatz. Laut The Decoder (gestützt auf Bloomberg und The Information) überstiegen die Betriebskosten im Quartal mit 17,5 Mrd. $ den Umsatz; Nettoverlust 23,3 Mrd. $ nach 12,1 Mrd. $ im Vorjahr. Genannt werden 5 Mrd. $ für kurzfristig gesicherte Rechenkapazität.
Von den rund 895 Mrd. $ Verpflichtungen sind nur etwa 213 Mrd. $ kündbar; die Deals mit Microsoft, Google, Amazon und Broadcom (437 Mrd. $) nicht. Cloud-Marktplätze brachten rund 44 % des Umsatzes.
Anknüpfung an: Anthropic-Prospekt: Zahlen und Struktur (27.10.)
Wie es weiterging: Anthropic-Beschleunigung: was METR prüfte und wie Cotra es liest (07.11.)