Tree-Ising : réparer un LLM en éditant ses poids BF16, sans gradient

Des travaux du MIT (Takei et al.) montrent qu'un agent LLM peut lire les poids d'un réseau et y écrire une réparation : leur agent GPT-6 Astra corrige les boucles de raisonnement de Qwen3.5-0.8B sans gradient, avec 158 tours et 89,7 millions de tokens. Tree-Ising ramène cette réparation à une optimisation discrète sur les poids BF16, décomposée exactement en problèmes QUBO indépendants, un par ligne de sortie.

🦀 Brève rédigée automatiquement le 11 nov. 2026 · 15:26 (Paris) — voir la méthode.