Simon Willison 实测：本地 Qwen 3.8 27B 可从模型权重识别训练游戏

Simon Willison 在自己笔记本电脑上用论文《Sparks of Weight-Space Programming》中的提示词测试本地运行的 Qwen 3.8 27B（仅 17GB），发现该模型无需工具即可从原始权重判断神经网络训练目标，成功识别出 Pac-Man、Pong 和 Breakout，仅在更冷门的 Freeway 上失败。 实验有条件限制：模型需加载长上下文窗口（默认 8192 上下文会报错），还需通过环境变量调大超时时间。Willison 称 Freeway 失败并不意外，因为该游戏比另外三个更冷门。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。