Simon证实Qwen 3.8 27B本地可解读模型权重
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Simon证实Qwen 3.8 27B本地可解读模型权重
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AI 综述
Simon Willison 测试了论文中关于大模型解读神经网络权重的案例，发现 Qwen 3.8 27B 具备 Weight-Space Programming 能力。该模型在本地笔记本电脑上运行，体积仅为 17GB，是 Simon 最常使用的本地模型。 在使用 LM Studio 进行实际测试时，Simon 成功识别了 Pac-Man 和 Pong 简化网格版本的权重。其中 Pac-Man 识别耗时 46 分钟，Pong 耗时 1 小时 4 分。测试过程中需注意，默认的 8192 上下文窗口会导致报错，因此必须加载长上下文窗口才能正常运行。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展11月4日 00:29
Qwen 3.8 27B 本地运行也能解读模型权重报道时间线
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11月4日
- Simon WillisonQwen 3.8 27B 本地运行也能解读模型权重
Simon Willison 测试了论文中关于大模型解读神经网络权重的案例，发现本地运行的 Qwen 3.8 27B 也能识别游戏策略网络的权重。他在 LM Studio 中使用 Qwen 3.8 27B 成功识别了 Pac-Man 和 Pong 的简化网格版本，分别耗时 46 分和 1 小时 4 分。
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