Cmpnd 发布 dspy-wsp：用 GPT-6-Astra 直接改写模型权重
Cmpnd 发布 dspy-wsp 原型优化器，把「权重空间编程」接入 DSPy。做法是让前沿 LLM（测试中用 GPT-6-Astra）读取另一个模型的权重并直接修改，不用梯度、不用训练循环、不用微调数据集。该优化器名为 WeightSpace，可插入任意 DSPy 程序和指标，MIT 许可，pip install dspy-wsp，需 DSPy 3.5。测试覆盖 0.6B 至 9B 参数的开源决策模型，单次运行约 78 至 167 分钟，全部实验在一台 Mac 上完成。花费约 5 至 10 美元的 GPT-6-…
推荐理由花 5 到 10 美元调用就能免梯度改权重，d1-omni-600M 从 50.9% 升到 69.1%，值得动手试