有研究者发现，Qwen 系列模型能够在一定程度上直接解读神经网络权重，并出现所谓“权重空间编程”的迹象——模型可原生读取和写入其他网络的参数。这一现象挑战了权重仅是数值矩阵、语义只存在于激活中的传统认知，暗示大规模预训练可能让模型习得参数层面的结构规律。若该能力可被稳定利用，将开启模型编辑、合并与调试的新路径，例如直接定位并修正特定行为对应的权重区域。目前结论仍属早期观察，可复现性与适用范围有待验证，但它为理解模型内部表示提供了不同于可解释性探针的新视角。

📌 原文来源：Hacker News

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