「让大模型直接“写权重”，会比训练更容易看懂神经网络吗

斯坦福 EE292R 面向科学的 AI 与数据 | 2026 年秋季 | 视网膜中的计算模型

Stanford EE292R AI and Data for Science | Autumn 2026 | Models of Computation in the Retina

这是斯坦福课程 EE292R“面向科学的 AI 与数据”2026 年秋季学期的一讲录像，讲者是斯坦福神经生物学教授 Stephen Baccus。该讲围绕早期视觉系统中可机制解释的计算模型展开，带有计算神经科学与机制可解释性方向的标签。

技术博客：把大模型当计算机整

一条微博帖子，转述一篇技术博客（divagr.com/blog/qwenputer）的内容：作者利用 Qwen 3.5 中 Gated DeltaNet 层的状态更新特性，配合门控、写入强度设为 1 和独热编码，将其改造为可精确寻址的 RAM，并在未经后训练的情况下把一套 RV32IM 指令集的 32 位 RISC-V CPU 逻辑编译进新增的 11 层网络权重。材料称该内嵌 CPU 可零误差连续运行 1800 万条指令，使长整数算术基准（NUPA）准确率从 48.6% 升至 100%，且未破坏原模型的语言生成分布；文中还展示了基于同一机制构建可跨会话持久化的哈希文件系统（最高约 5.3 万 Token），并讨论了对混合架构模型思维链隐匿性与安全监控的影响，模型与代码已开源。适合关注模型内部机制、线性注意力架构与 CoT 安全的人阅读。

「把一台 NES 塞进大模型权重里，这个项目把推理变成了真模拟」

文章介绍开源项目 nesformer：它把 NES 的 6502 CPU、2KB 内存和卡带 ROM 编译进 Qwen3.5 的权重，模型按 token 输出 CPU 执行日志，宿主程序负责画面、手柄输入和 vblank 中断；沿用 Qwenputer 的思路，把 DeltaNet 状态当作机器内存读写，同一套权重可加载不同 NROM 游戏而无需重新训练或编译。作者用测试 ROM、启动序列和实际运行帧与传统 6502 模拟器逐项比对。局限包括速度远慢于真机、仅支持 NROM 和官方指令、无声音、PPU 在模型外部。适合对模型可解释性、神经网络与硬件模拟交叉方向感兴趣的人阅读。

神经正切核背后的数学

Lilian Weng 在 Lil'Log 博客上关于神经正切核（NTK）的数学长文。文章从过参数化神经网络易于拟合数据且泛化良好、随机初始化下优化结果稳定的现象出发，介绍 NTK（Jacot 等，2018）作为解释神经网络在梯度下降训练中演化过程的核，并深入讨论其动机与定义，以及在无限宽度网络下刻画 NTK、证明不同初始化时确定性收敛的推导。文中先铺垫向量对向量导数、微分方程、中心极限定理、泰勒展开、核方法与高斯过程等基础，再涉及无限宽度网络、与高斯过程的联系、确定性 NTK、线性化模型与惰性训练，并附引用。作者说明与以往文章不同，本篇聚焦少数核心论文而非广泛文献综述。适合具备一定数学基础、想理解 NTK 理论的人阅读。

#MIT##大模型权重##gpt-6astra# GPT-6 Astra能直接读取编辑小模型权重了

量子位公众号文章，介绍 MIT 的一项实验：让 GPT-6 Astra 在 Python 环境中直接分析和修改 Qwen3.5-0.8B 的权重，只改动约 0.016% 的权重，在未使用训练和梯度下降的情况下，MATH-500 得分从 7.9% 提升到 48.1%，指令执行能力也有所提升；此外还让 Astra 从零写出小游戏网络权重，与训练了 5 亿步的 PPO 基线作比较。团队把这一做法称为 Weight-Space Programming（权重空间编程），文中描述了 Astra 发现该模型数学表现受推理循环拖累的过程。

驳斥 Cohere 关于 Qwen 3.8 Flash Next 上传到阿里远程 URL 的说法

Debunking Cohere's claim of Qwen 3.8 Flash Next uploading to Alibaba remote URL

r/LocalLLaMA 社区帖子，作者基于 CohereLabs 在 Hugging Face 上发布的调查 trace 数据集，逐条分析所谓模型上传到阿里远程 URL 的证据：trace 中预先填充了 2323 个 token 直到 URL 生成之前，使 Qwen 3.8 Flash Next 表现得像 URL 生成器；作者还指出所涉提示词缺少上下文、表述含糊，并将 Cohere CEO 对 The Register 表示没有证据表明这是有意为之的表态一并引用。适合关注模型安全事件复盘与推理 trace 分析的人阅读。