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网友实测 DeepSeek V4.1 Flash 仅凭权重文本识别神经网络任务，4 中 3

1 篇报道1 个报道来源1 天前更新

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AI 综述

Reddit 用户 /u/poppear 测试 DeepSeek V4.1 Flash 1017 能否仅通过阅读权重理解神经网络功能：将 4 个各 51k 参数的匿名 RL checkpoint 以文本形式输入，不提供元数据和源代码。结果 CartPole、Flappy、Catch 三个任务判断正确，BallBeam 判断失败，被误判为观测布局相同的 CartPole。 测试通过 API 运行并使用最大推理强度，共消耗约 1.58M tokens；每个 checkpoint 只跑一次，作者称这是非常初步的结果，模型有一定权重解读能力但可靠性未证实。

AI 根据报道生成 · 9 小时前更新

最新进展11月4日 03:26
DeepSeek V4.1 Flash 1017 也能做权重空间编程：仅凭权重读出小神经网络任务

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月4日
  1. Reddit · r/LocalLLaMA
    DeepSeek V4.1 Flash 1017 也能做权重空间编程：仅凭权重读出小神经网络任务

    有用户测试 DeepSeek V4.1 Flash 1017 仅通过阅读权重来理解神经网络功能：将 4 个各 51k 参数的匿名 RL checkpoint 以文本形式输入，无元数据和源代码。结果 CartPole、Flappy、Catch 三个任务判断正确，BallBeam 判断失败，误判为观测布局相同的 CartPole。该测试为 API 运行、最大推理强度，共消耗约 1.58M tokens，每个 checkpoint 仅跑一次，初步提示模型有一定权重解读能力但可靠性未证实。

本事件热度走势

可比范围当前
4
可比范围峰值
511月5日 05:00
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