在LLM里模拟计算机
在LLM中模拟计算机，并延伸至AI在游戏中的应用
1. 关键信息
- （之前已归纳）研究项目Percepta成功在大语言模型（LLM）的Transformer架构内模拟出一台功能完整的计算机，能够执行任意C语言程序，并利用2D注意力机制实现指数级加速。
- （之前已归纳）该项目作者Christos Tzamos具有理论计算机科学背景，曾研究高效算法。
- （之前已归纳）讨论中引申出对AI（Agent）在复杂游戏（如Minecraft）中进行自动化操作的兴趣，例如砍树、盖房子、击败Boss等。
- （之前已归纳）有用户分享了在戴森球（Dyson Sphere）游戏中利用类MC红石电路实现神经网络进行数字识别的案例。
- （之前已归纳）有用户提出未来可以尝试在LLM中模拟GPU以训练LLM。
- 新用户Ansel对LLM模拟计算机的实现方式表示困惑，认为程序执行过程（trace）只能append，像一个无法修改的notebook，这会受限于注意力窗口（context window）的长度，并且缺乏可变内存会影响计算效率。
- Ansel质疑为何不直接调用工具，而是选择模拟随机访问，并认为这种一步步append中间状态的逻辑似乎与时间因果直觉相悖，为何不能直接从输入跳到最终结果。
2. 羊毛/优惠信息
- 无
3. 最新动态
- 无
4. 争议或不同意见
- 新用户Ansel对LLM模拟计算机的实现机制提出了质疑，认为其效率和直觉逻辑存在问题。
5. 行动建议
- （之前已归纳）关注Percepta项目在LLM模拟计算方面的进展。
- （之前已归纳）探索AI Agent在游戏中的应用潜力，特别是自动化和复杂任务执行。
- （之前已归纳）参考B站用户在《戴森球》游戏中实现神经网络的案例。
- （之前已归纳）思考未来AI硬件模拟（如GPU模拟）在LLM训练中的可能性。
- 进一步研究LLM模拟计算机的内部机制，特别是其对注意力窗口和内存的依赖性，以及如何解决效率和直觉上的挑战。