一位《我的世界》玩家近日完成了一項驚人的技術壯舉——在游戲中手動構建了一個擁有500萬參數的類GPT模型。該模型不僅具備完整的神經網絡架構，還能通過紅石電路與玩家進行基礎對話，引發了科技圈和游戲社區的廣泛討論。
這個被稱為"紅石GPT"的創造物，其核心完全由游戲內的紅石電路和存儲單元構成。開發者摒棄了傳統指令集，轉而利用紅石信號的0/1二進制特性，通過數百萬個方塊搭建出包含詞嵌入、多頭注意力機制、矩陣運算等模塊的完整神經網絡。據技術文檔顯示，模型嵌入維度達240，詞匯量覆蓋1920個token，采用6層結構與5個注意力頭，上下文窗口可處理64個token的簡短對話。
構建過程堪稱現代數字煉金術。開發者首先在外部環境訓練微型GPT，將權重壓縮至8位精度后，通過自定義"編譯器"將神經網絡結構轉換為紅石電路設計。核心計算單元采用乘加模塊（MAC Tile）設計，每個模塊通過紅石火把、比較器等元件實現浮點運算的模擬。最終搭建的實體模型占據超過4300萬個方塊的體積，相當于在虛擬世界中建造了一座數字計算機博物館。
盡管性能存在局限——在40000倍加速的服務器環境下，生成單個回復仍需約2小時——但該模型已展現出基礎對話能力。其技術突破在于將深度學習框架完全解構為游戲內可實現的邏輯門組合，包括用活塞陣列模擬內存單元、漏斗傳輸系統替代數據總線等創新方案。有玩家評論稱，這種實現方式"相當于用算盤搭建出超級計算機"。
這項創造并非孤立事件。同一批開發者此前已在游戲中實現過卷積神經網絡（CNN）數字識別系統，重現了LeCun的經典LeNet架構。更早的案例包括可運行俄羅斯方塊、貪吃蛇的CPU設計，以及震驚業界的"游戲內套娃《我的世界》"——即在虛擬計算機中運行《我的世界》游戲客戶端。這些項目共同構成了獨特的"紅石計算生態"，將游戲從沙盒建造平臺升維為數字電路實驗場。
技術社區對此展開熱烈討論。有工程師指出，雖然當前實現效率遠低于真實硬件，但這種"硬核編程"方式為理解神經網絡底層運作提供了全新視角。也有玩家戲稱，當現實中的GPT還在學習玩游戲時，《我的世界》玩家已經讓游戲學會了思考。隨著紅石電路計算能力的不斷突破，關于"虛擬世界是否可能孕育出AGI"的哲學辯論也隨之興起。
相關技術文檔與演示視頻已在網絡平臺公開，開發者詳細記錄了從模型訓練到紅石編碼的全流程。這個用方塊堆砌的AI實驗，不僅展示了游戲機制的深度可塑性，更揭示了人類在受限環境中突破技術邊界的驚人創造力。
