O que aconteceu
Os pesquisadores relatam que GPT-6 Astra identificou círculos, quadrados e triângulos pelos pesos de três pequenos modelos de difusão. Porém, desenhou contornos quando os modelos geravam formas preenchidas.
Em outro teste, alterar 0,016% dos pesos de Qwen3.5-0.8B elevou o resultado divulgado no MATH-500 de 7,9% para 48,1%, com 50 passagens diretas. Uma tentativa com Gemma 3 270M não demonstrou melhoria significativa.
Por que importa
Nossa análise: corrigir repetições pode revelar capacidades existentes sem criar novo raciocínio. Os experimentos não demonstram autoaperfeiçoamento recursivo autônomo. São necessárias replicações independentes e verificações de regressões.
O que acompanhar
Acompanhe replicações, o custo total das alterações e melhorias confiáveis entre diferentes famílias de modelos.
Fontes e verificação
Links de fontes não representam necessariamente confirmações independentes.
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