分层小模型驱动NPC村庄实验
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分层小模型驱动NPC村庄实验
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AI 综述
作者构建并运行了一个8名NPC村民的一天村庄模拟,以144M参数的Julia-1为合法动作打分,并证明分层小模型架构可在仅需6GB笔记本GPU的条件下驱动NPC决策及夜间经验学习。 模拟中,embeddinggemma在CPU上每次决策前检索3条相关记忆,gemma 4 e4b仅在直觉层不确定或出现计划失败、受伤、路径受阻等意外时介入。系统不进行模型训练,而是在夜间把当天有效经验浓缩为不超过22词、每人最多5条规则,供次日决策使用。
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最新进展11月2日 23:14
144M 小模型驱动 NPC 决策,6GB 笔记本 GPU 运行会学习的村庄报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月2日
- AGI Hunt144M 小模型驱动 NPC 决策,6GB 笔记本 GPU 运行会学习的村庄
作者构建了 8 个村民的一天村庄模拟,用 144M 参数的 Julia-1 打分合法动作,并以 embeddinggemma 检索记忆、gemma 4 e4b 处理意外,仅需 6GB GPU 即可运行。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。