[论文] Tree-Ising：通过位级 Ising 编辑修复语言模型
原文：[Paper] Tree-Ising: Repairing Language Models with Bit-Level Ising Edits
Takehi 等人在最近的 MIT 工作中引入了权重空间编程，它使前沿 LLM 代理能够读取网络的权重并编写修复。他们的 GPT-6 Astra 代理使用 158 次代理轮次、8970 万个令牌和 50 个前向传递请求，纠正了 Qwen3.5-0.8B 的无梯度推理循环。我们的方法 Tree-Ising 将这种修复视为稀疏离散优化问题
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