T. M໐ri retweeted
AISIでは「AIロボティクスに関するセーフティ評価観点ガイド」も公開しています。
AIロボットの物理的・心理的・社会的リスクを整理し、安全性を評価する観点を9項目で示しています。
安全な社会実装に向け、設計・開発・運用の各段階での安全性評価にお役立てください。
aisi.go.jp/output/output_inf…
先日、AISIが公開している「AIセーフティに関する評価観点ガイド」についてお知らせしました。
ヘルスケア領域特有のリスクに特化した「ヘルスケア領域におけるAIセーフティ評価観点ガイド」も公開しておりますので、実務の参考にしてください。
aisi.go.jp/output/output_inf…
T. M໐ri retweeted
We asked GPT-6 Astra to edit Qwen3.5-0.8B weights to improve math.
It directly changed only 0.016% of weights, fixing 0.8B's reasoning loops & improving math up to 6x and even instruction following 3x, without gradients or training.
We call this Weight-Space Programming: frontier LLMs can now natively read/write neural network weights! 🧵
Blog: rikiyat.github.io/blog/weigh…
Readers added context they thought people might want to know
LLM was given weights explicitly as text in prompt and used code/forward passes (per authors' logs) to ablate Qwen looping direction, a known thinking-mode issue per model card. Primarily fixed repetition in that mode, not general 'natively' improving weights/math.
rikiyat.github.io/blog/weight-sp…
github.com/RikiyaT/lm_und…
huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-0…
huggingface.co/RikiyaT/Qwen3.…
















