Qué ocurrió
Los investigadores afirman que GPT-6 Astra reconoció círculos, cuadrados y triángulos a partir de los pesos de tres pequeños modelos de difusión. Sin embargo, dibujó contornos cuando los modelos generaban formas rellenas.
En otra prueba, modificar el 0,016% de los pesos de Qwen3.5-0.8B elevó el resultado comunicado en MATH-500 del 7,9% al 48,1%, con 50 pasadas hacia delante. Un intento con Gemma 3 270M no demostró una mejora significativa.
Por qué importa
Nuestro análisis: corregir repeticiones puede revelar capacidades existentes sin crear nuevo razonamiento. Los experimentos no demuestran una automejora recursiva autónoma. Se necesitan réplicas independientes y controles de regresiones.
Qué observar
Conviene seguir las réplicas, el coste total de edición y las mejoras fiables en distintas familias de modelos.
Fuentes y verificación
El número de enlaces no equivale a confirmaciones independientes.
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