wsp-lab 开源仓库：仅凭权重变化预测模型基准分数
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wsp-lab 开源仓库：仅凭权重变化预测模型基准分数
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AI 综述
ArioMoniri 公开研究仓库 wsp-lab，训练小型状态空间模型，仅凭权重变化预测 LLM 在 benchmark 上的分数变化，无需对编辑后的模型做前向传播。 实验基于 Qwen3.5-0.8B 至 Qwen3.8-27B，用 abliteration（含 Heretic）、LoRA 微调、task-vector 合并等方法构建约 590 条权重编辑数据集（其中 Heretic ARA 系列因 GPU 预算待补），并比较 Mamba-2 SSM、JEPA 权重编码器、Transformer、LightGBM 及 LLM 读 delta 等多种骨干。作者称，在这种（权重 delta → 分数 delta）配对上训练的预测器，可以预测编辑轨迹中每次编辑后的 benchmark 变化。 项目 P0 阶段已完成，P3 特征与基线仍在进行中，论文拟投 TMLR。
AI 根据报道生成 · 12 小时前更新
最新进展11月4日 14:29
wsp-lab 仓库：用小型状态空间模型仅凭权重变化预测 LLM benchmark 分数变化报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- GitHub · 灵魂体仓库wsp-lab 仓库：用小型状态空间模型仅凭权重变化预测 LLM benchmark 分数变化
GitHub 仓库 wsp-lab 测试能否不运行前向传播、仅凭权重变化预测 LLM 的 benchmark 分数变化。项目在 Qwen3.5-0.8B 至 Qwen3.8-27B 上，用 abliteration（含 Heretic）、LoRA 微调、task-vector 合并等构建约 590 条编辑 zoo，比较 Mamba-2 SSM、JEPA 权重编码器、Transformer、LightGBM 及 LLM 读 delta 等骨干。目前 P0 完成、P3 特征与基线进行中，论文拟投 TMLR。
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