MIT-Forscher haben eine bemerkenswerte Fähigkeit von OpenAIs GPT-6 Astra entdeckt: Das Modell kann die Gewichte anderer KI-Systeme lesen und gezielt modifizieren, ohne dabei retrainiert zu werden. Im Experiment verdoppelten minimale Änderungen an weniger als 0,02 Prozent der Qwen-Gewichte die Mathematik-Leistung von 7,9 auf 48,1 Prozent. Dieser Durchbruch deutet darauf hin, dass sich Sprachmodelle neural wie interpretierbarer Code verhalten und eröffnet völlig neue Wege für KI-Optimierung – allerdings mit noch erkennbaren praktischen Grenzen.
