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一老哥在《我的世界》上手搓了一个 ChatGPT！
这你敢信？
这款手搓 GPT 不仅经过英语对话训练，有500万个参数，还能在像素世界里的小电脑上跟你对话。
而且手搓这么一个 GPT 竟然没用指令集，完全是用红石电路（0/1）和存储单元手搓出来的。
怎么说呢，这难度不亚于你在 60 年代用 IBM 的超级计算机打《王者荣耀》。
这一出整的，在《我的世界》上跑 GPT 居然比在本地跑还靠谱。
也难怪网友说宇宙是红石模拟出来的。
这是怎么一回事？
从逻辑电门到 GPT
这一切的开始源自《我的世界》大神sammyuri与 GPT 的一次对话：
我能在《我的世界》造一个你吗？
绝对可……
（GPT 可能也没想到，这顺嘴一说，直接把自己送进了《我的世界》。）
总的来说，这 500 万参数的 GPT 虽小，但五脏俱全。
词嵌入、位置编码、归一化、矩阵乘法、多头注意力、KV cache、激活函数（ReLU）、层数 x6、输出单元应有尽有。
在具体的数据上，模型一共有 5087280（约 500 万）个参数，在 Python 中用 TinyChat 数据集进行训练。
嵌入维度为 240，词汇量为 1920 个 token，包含 6 层和 5 个注意力头。
上下文窗口大小为 64 个 token，足够应对（非常）简短的对话。
当使用 MCHPRS（Minecraft 高性能红石服务器）将 tick 速率提升到约 40000 倍时，它大约可以在2小时内生成一个回复。
（就是不怎么快）
模型的大部分权重被量化到 8 位，不过嵌入层和 LayerNorm 的权重分别以 18 位和 24 位存储。
整个建造占据了 1020 × 260 × 1656 方块的体积，所以视频里有些地方会有些变形。
那，这是怎么做到呢？
据一位网友分享，大概的流程可能是这样的：
首先，在自己的电脑上训练一个小型 GPT，把权重压缩到低精度（int8、int4，或者 0 – 15 的模拟值），并导出权重和网络结构（NumPy 数组等）。
接下来，把这些计算方法翻译成像素积木语言，选择合适的红石编码方式。
然后，定义可复用的电路模块，比如 MAC Tile（乘加模块）：输入激活值加权重→输出部分和。
之后，写一个"编译器"脚本，把训练好的模型映射到红石模块，安排好线路和时序。
最后，借助 WorldEdit、Litematica、Amulet/MCEdit 批量铺设，迅速完成整个搭建。
这样一来，聊天信息就能变成红石信号，时钟脉冲推动信号穿过电路，最后通过命令块、告示牌或灯光生成输出。
不过，也有网友表示，建造模型固然很难，但要是能在《我的世界》里训练模型可就真太牛了。
说到这，这就不得不提《我的世界》中最大的天才之举——红石电路了。
红石电路的基础，其实就是数字逻辑。
在游戏里，每个红石信号只有两种状态：通电（1）和不通电（0），对应现实中的二进制。
玩家可以利用这些信号构建各种逻辑门——如与门（AND）、或门（OR）、非门（NOT）——实现信号的组合和控制。
而逻辑门的组合，就能构成更复杂的电路：加法器、计数器，甚至可以搭建简单的 CPU，实现二进制加减运算，甚至是自动化装置和小游戏。
这意味着，《我的世界》的玩家不仅在搭积木，更在进行一场微型的数字计算实验，从 0/1 的基础信号，一步步搭建出完整的运算系统。
而有了这些基础，什么手搓 GPU、CPU、神经网络就只是时间问题了。
人类对《我的世界》的开发程度不及 1%
除了这次的手搓 GPT 以外，sammyuri 以及其他网友其实还在《我的世界》里倒腾了不少东西——
堪称一整个《我的世界》计算机宇宙，比如：
在《我的世界》里造 CNN，识别数字，重走 LeCun 的 LeNet 之路。
在《我的世界》中手搓能玩俄罗斯方块、贪吃蛇、四子棋、图形渲染……以及更多游戏的 CPU。
在《我的世界》里套娃《我的世界》。
在《我的世界》里的搭建神经网络。
在《我的世界》造互联网。
甚至还专门有教程教你怎么用《我的世界》搓电脑。
就说还有啥不能造吧！
2025 年，当 GPT 还不能玩《我的世界》时，《我的世界》已经能玩 GPT 了。
那么，《我的世界》的玩家们会在 OpenAI 前发明 AGI 吗？
参考链接
[ 1 ] https://x.com/tokenbender/status/1972381941933674596?s=46
[ 2 ] https://www.youtube.com/watch?v=FDiapbD0Xfg
[ 3 ] https://www.youtube.com/@sammyuri
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