有人在《我的世界》中构建了一个可以运行的人工智能聊天机器人——方法如下

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周末，一位 Minecraft 大师表演了惊人的壮举：在这款风靡一时的沙盒游戏中嵌入一个可运行的语言模型推理引擎。问题是什么？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。

最终结果很古怪，速度慢得令人痛苦，但却很吸引人：一个由数字构建的块世界内的 GPT 式聊天机器人红石和模拟逻辑。

要理解这个特技，你需要知道红石是。在《我的世界》中，红石电路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、信号延迟器——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）使用名为的数据集训练了一个小型语言模型TinyChat。该模型大致5,087,280 个参数，嵌入维度为 240，词汇量约为 1,920 个 token，六层，上下文窗口为 64 个 token。大多数权重量化为 8 位，但嵌入和 LayerNorm 权重使用更高的精度。红石构建本身的跨度大约为1,020 × 260 × 1,656 块（总计约 4.39 亿个区块）。为了拍摄这一规模，创作者使用了遥远的地平线mod，它允许在巨大的世界中可视化远处的结构。

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。即使人为地提高了游戏的运行频率（通过 MCHPRS 系统，速度比正常情况下快了约 4 万倍），响应时间也需要几个小时。有人估计，以 Minecraft 的标准速度，它甚至会超过九年来生成答案。

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。

这有关系吗？是的，有关系

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。这是一个有趣的证明，计算的普遍性，一件兼具艺术性和教育意义的杰作，对我们关于“智能”如何以及在何处运行的假设提出了挑战。

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）？

整个网络都因这一建设而引发了争论。汤姆的硬件 跑了一块分解方块数量、红石逻辑和性能权衡。在黑客新闻评论者对这项工程感到惊叹，但也强调了其局限性：“按照正常的红石刻度……它需要 9 年多的时间才能做出反应。”与此同时，在Minecraft 子版块，粉丝和怀疑论者都在争论这一成就有多少是源于场面，多少是源于技术深度。

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。