--- format: "aidr-story-markdown/v1" id: "15b07f7e71af672e7befaa6c4e48d56fef51537b897f47e77ed129587f7714e3" canonical_url: "https://aidr.today/15b07f7e?lang=vi" title: "LLMs không siêu phàm khi đọc và viết trọng số neural network" lang: "vi" requested_lang: "vi" available_langs: ["en","vi"] translation_fallback: null fallback_fields: [] published_at: "2026-11-02T22:26:53.000Z" category: "Research" topics: ["openai","llm"] source_urls: ["https://www.seangoedecke.com/llms-are-not-superhuman-at-reading-and-writing-neural-network-weights/","https://news.ycombinator.com/item?id=50344861"] summary: "Một bài báo gần đây cho rằng các LLMs frontier có thể làm việc trực tiếp với trọng số neural network. Điều này có vẻ siêu phàm nhưng không phải vậy. Bài báo chỉ ra rằng GPT-6 Astra có thể lấy một neural network nhỏ và tương tác trực tiếp với trọng số của nó, vượt xa những gì chúng ta mong đợi từ con người hay các thuật toán thông thường. Cụ thể, Astra đã xác định được mạng nhỏ 1 được huấn luyện để chơi trò chơi gì chỉ bằng cách xem trọng số, và thậm chí còn chỉnh sửa trọng số đó. Kết quả ấn tượng nhất là Astra cải thiện đáng kể khả năng toán học của LLM Qwen 0.8B bằng cách chỉnh sửa trọng số gốc. Lý do để phấn khích ở đây là khả năng siêu phàm để cải thiện các mô hình ngôn ngữ chính là điều có thể gây ra tự cải tiến đệ quy. Tôi nghĩ một nhà nghiên cứu ML thông minh có thể thực hiện tất cả các tác vụ này. Việc tìm ra trò chơi mà mô hình được huấn luyện dựa trên mạng nghe có vẻ ấn tượng cho đến khi bạn xem xét ba điểm: Đây là phép tính được biểu diễn dưới dạng heatmap trong ba dòng Python: Nếu ai đó cho bạn heatmap đó mà không có nhãn trò chơi, tôi nghĩ bạn có thể ngay lập tức xác định ít nhất ba trò chơi đầu tiên chỉ bằng cách nhận thấy vị trí người chơi (ví dụ: đối với Breakout, ở…" --- # LLMs không siêu phàm khi đọc và viết trọng số neural network > [Open the canonical story]() **Published:** 2026-11-02T22:26:53.000Z **Category:** Research **Topics:** openai, llm ## Summary Một bài báo gần đây cho rằng các LLMs frontier có thể làm việc trực tiếp với trọng số neural network\. Điều này có vẻ siêu phàm nhưng không phải vậy\. Bài báo chỉ ra rằng GPT\-6 Astra có thể lấy một neural network nhỏ và tương tác trực tiếp với trọng số của nó, vượt xa những gì chúng ta mong đợi từ con người hay các thuật toán thông thường\. Cụ thể, Astra đã xác định được mạng nhỏ 1 được huấn luyện để chơi trò chơi gì chỉ bằng cách xem trọng số, và thậm chí còn chỉnh sửa trọng số đó\. Kết quả ấn tượng nhất là Astra cải thiện đáng kể khả năng toán học của LLM Qwen 0\.8B bằng cách chỉnh sửa trọng số gốc\. Lý do để phấn khích ở đây là khả năng siêu phàm để cải thiện các mô hình ngôn ngữ chính là điều có thể gây ra tự cải tiến đệ quy\. Tôi nghĩ một nhà nghiên cứu ML thông minh có thể thực hiện tất cả các tác vụ này\. Việc tìm ra trò chơi mà mô hình được huấn luyện dựa trên mạng nghe có vẻ ấn tượng cho đến khi bạn xem xét ba điểm: Đây là phép tính được biểu diễn dưới dạng heatmap trong ba dòng Python: Nếu ai đó cho bạn heatmap đó mà không có nhãn trò chơi, tôi nghĩ bạn có thể ngay lập tức xác định ít nhất ba trò chơi đầu tiên chỉ bằng cách nhận thấy vị trí người chơi \(ví dụ: đối với Breakout, ở… ## Sources - [Story source]() - [Discussion]()