model-booster：让 Opus 直接写神经网络权重

作者 lusob 发布 Model Booster 可视化实验室，让 Claude Opus 通过 claude -p 以代码形式直接写出一个约 170k 权重的小型 MLP 的权重，跳过梯度下降。 在线实验室只是展示：Bit 和货架上的每个 pill 都在浏览器里运行，但“brewing”新 pill 需要 Opus 和用户自己电脑上的小型服务器。一次 brew 通常耗时几分钟并消耗 Claude 用量，费用上限由 BREW_MAX_USD 控制，默认 15。本地运行需要 Node.js 20+ 和已登录、可使用 Opus 的 claude CLI；若无头调用报“OAuth session expired”，需先在终端运行 claude 并 /login。 该实验室基于 Takehi 等人（MIT CSAIL，2026）的权重空间编程工作：由 LLM 直接写出网络权重，而非通过梯度下降训练。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。