【人工智能】有人在《我的世界》中构建了一个可以运行的 AI 聊天机器人——方法如下

引言一位制造者将神经推理映射到 Minecraft 的红石电路中，在沙盒世界中创建了一个拥有 500 万个参数的“ChatGPT”，并证明计算与基质无关。

简而言之

• Minecraft 建造者完全通过游戏的红石逻辑编码了一个 500 万个参数的语言模型，跨越数亿个方块。

• 该系统（原则上）可以运行，但速度极其缓慢；即使速度加快，响应也可能需要数小时。

• 这是一个概念证明，一个技术艺术作品，也是一个提醒：计算可以存在于奇怪的地方——重要的是结构，而不仅仅是基质。

上周末，一位 Minecraft 大师完成了一项惊人的壮举：将一个可运行的语言模型推理引擎嵌入到这款人气极高的沙盒游戏中。关键在于？所有“线路”都由 Minecraft 的红石系统完成——无需命令方块，无需模组（除了渲染辅助），仅凭游戏内材料构建的电路逻辑。

其结果很古怪，速度慢得令人痛苦，但却令人着迷：一个块世界内的 GPT 风格聊天机器人，由数字红石和模拟逻辑构建而成。

要理解这个特技，你需要知道什么是红石。在《我的世界》中，红石相当于游戏中的线路和电子元件：电源、中继器、比较器、逻辑门、信号延迟——所有这些都是用方块构建的。红石电路模拟游戏世界中的数字行为（开/关、逻辑运算）。

很久以前，玩家们就用红石在 Minecraft 中构建了计算器、内存单元，甚至 CPU——现在他们又将其拓展到了人工智能领域。GPT 黑客程序的开发者 Sammyuri 甚至用红石在 Minecraft 中构建了一个递归版本的 Minecraft。

在这个项目中，创作者首先在游戏外（用 Python）使用名为TinyChat的数据集训练了一个小型语言模型。该模型包含约5,087,280 个参数、240 的嵌入维度、约 1,920 个 token 的词汇表、六层结构以及 64 个 token 的上下文窗口。大多数权重量化为 8 位，但嵌入和 LayerNorm 权重使用更高的精度。红石结构本身的尺寸约为1,020 × 260 × 1,656 个方块（总计约 4.39 亿个方块）。为了拍摄这种规模，创作者使用了Distant Horizons模组，该模组可以在巨大的世界中可视化遥远的结构。

当你通过游戏界面输入提示时，红石电路会逐步进行推理，包括嵌入查找、前馈传递、矩阵乘法和softmax近似。根据视频演示，这套精巧的红石电路耗时数月才完成组装。

但该系统运行速度极其缓慢。即使人为地提高了更新频率（通过 MCHPRS 比正常速度快了约 4 万倍），响应时间也只有几个小时。以 Minecraft 的标准速度，有人估计需要九年多才能得到答案。

尽管如此，该项目的重点并非实用性，而是演示。从本质上讲，这个构建是一个有趣的证明，证明了神经推理可以重铸到几乎任何逻辑基底中。它提醒我们，我们的软件和硬件堆栈隐藏了多少抽象：架构、介质和速度是不同的维度。换句话说，这是一件技术艺术作品，一个话题的开端：重要的是计算，而不是它在哪里运行。

这重要吗？是的，很重要

显然，这并不实用，但它很酷，因为它展示了一些深刻的东西：逻辑和神经式计算可以映射到奇异的基底上——这里指的是虚拟红石电路。它以趣味的方式证明了计算的普遍性，是一件兼具艺术性和教育意义的杰作，也挑战了我们关于“智能”如何以及在何处运行的假设。

它迫使我们问：模型中真正重要的是什么——架构、媒介、速度——以及人们可以尝试哪些其他奇怪的基质（光学、DNA、机械系统）？

这一设计在网络上引发了争议。Tom 's Hardware 刊登了一篇文章 ，详细分析了方块数量、红石逻辑以及性能权衡。在Hacker News上，评论者们对这项工程设计赞叹不已，但也指出了其局限性：“以正常的红石频率……它需要 9 年多的时间才能得到响应。” 与此同时，在Minecraft 的 Reddit 子版块中，粉丝和质疑者都在争论这项成就究竟是源于视觉效果，还是源于技术深度。

一些观察人士认为，这个项目与其说是研究，不如说更像是一种模因。事实上，真正的训练是在外部进行的；Minecraft 只承载推理逻辑。它更像是一个展示品，而非一个实用模型。但这正是它的魅力所在——以及意义所在。

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