逆天，重生之的做山太逆天。世界

一老哥在《我的姆奧免費白絲jk爆??乳???大學生世界》上手搓了一個ChatGPT！

這你敢信？網友

這款手搓GPT不僅經過英語對話訓練，有500萬個參數，線手還能在像素世界里的重生之的做山小電腦上跟你對話。

而且手搓這么一個GPT竟然沒用指令集，世界完全是姆奧用紅石電路（0/1）和存儲單元手搓出來的。

怎么說呢，網友這難度不亞于你在60年代用IBM的線手超級計算機打《王者榮耀》。

這一出整的重生之的做山，在《我的世界世界》上跑GPT居然比在本地跑還靠譜。

也難怪網友說宇宙是姆奧免費白絲jk爆??乳???大學生紅石模擬出來的。

這是網友怎么一回事？

從邏輯電門到GPT

這一切的開始源自《我的世界》大神sammyuri與GPT的一次對話：

我能在《我的世界》造一個你嗎？絕對可……

（GPT可能也沒想到，這順嘴一說，線手直接把自己送進了《我的世界》。）

總的來說，這500萬參數的GPT雖小，但五臟俱全。

詞嵌入、位置編碼、歸一化、矩陣乘法、多頭注意力、KV cache、激活函數（ReLU）、層數x6、輸出單元應有盡有。

在具體的數據上，模型一共有5087280（約500萬）個參數，在Python中用TinyChat數據集進行訓練。

嵌入維度為240，詞匯量為1920個token，包含6層和5個注意力頭。

上下文窗口大小為64個token，足夠應對（非常）簡短的對話。

當使用MCHPRS（Minecraft高性能紅石服務器）將tick速率提升到約40000倍時，它大約可以在2小時內生成一個回復。

（就是不怎么快）

模型的大部分權重被量化到8位，不過嵌入層和LayerNorm的權重分別以18位和24位存儲。

整個建造占據了1020 x 260×1656方塊的體積，所以視頻里有些地方會有些變形。

那，這是怎么做到呢？

據一位網友分享，大概的流程可能是這樣的：

首先，在自己的電腦上訓練一個小型GPT，把權重壓縮到低精度（int8、int4，或者 0–15 的模擬值），并導出權重和網絡結構（NumPy數組等）。

接下來，把這些計算方法翻譯成像素積木語言，選擇合適的紅石編碼方式。

然后，定義可復用的電路模塊，比如MAC Tile（乘加模塊）：輸入激活值加權重→輸出部分和。

之后，寫一個“編譯器”腳本，把訓練好的模型映射到紅石模塊，安排好線路和時序。

最后，借助WorldEdit、Litematica、Amulet/MCEdit批量鋪設，迅速完成整個搭建。

這樣一來，聊天信息就能變成紅石信號，時鐘脈沖推動信號穿過電路，最后通過命令塊、告示牌或燈光生成輸出。

不過，也有網友表示，建造模型固然很難，但要是能在《我的世界》里訓練模型可就真太牛了。

說到這，這就不得不提《我的世界》中最大的天才之舉——紅石電路了。

紅石電路的基礎，其實就是數字邏輯。

在游戲里，每個紅石信號只有兩種狀態：通電（1）和不通電（0），對應現實中的二進制。

玩家可以利用這些信號構建各種邏輯門——如與門（AND）、或門（OR）、非門（NOT）——實現信號的組合和控制。

而邏輯門的組合，就能構成更復雜的電路：加法器、計數器，甚至可以搭建簡單的CPU，實現二進制加減運算，甚至是自動化裝置和小游戲。

這意味著，《我的世界》的玩家不僅在搭積木，更在進行一場微型的數字計算實驗，從0/1的基礎信號，一步步搭建出完整的運算系統。

而有了這些基礎，什么手搓GPU、CPU、神經網絡就只是時間問題了。

人類對《我的世界》的開發程度不及1%

除了這次的手搓GPT以外，sammyuri以及其他網友其實還在《我的世界》里倒騰了不少東西——

堪稱一整個《我的世界》計算機宇宙，比如：

在《我的世界》里造CNN，識別數字，重走LeCun的LeNet之路。

在《我的世界》中手搓能玩俄羅斯方塊、貪吃蛇、四子棋、圖形渲染……以及更多游戲的CPU。

在《我的世界》里套娃《我的世界》。

在《我的世界》里的搭建神經網絡。

在《我的世界》造互聯網。

甚至還專門有教程教你怎么用《我的世界》搓電腦。

就說還有啥不能造吧！

2025年，當GPT還不能玩《我的世界》時，《我的世界》已經能玩GPT了。

那么，《我的世界》的玩家們會在OpenAI前發明AGI嗎？