作者Senkanseiki (戦艦棲姫)
看板C_Chat
標題[閒聊] 用麥塊做的生成式AI「CraftGPT」
時間Wed Oct 1 13:43:57 2025
https://x.com/_mwup/status/1973216592218693755
https://news.denfaminicogamer.jp/news/251001e
YouTube投稿者sammyuri最近發表，他製作了一個在麥塊中運作的ChatGPT風格的生成式AI「
CraftGPT」
該計畫以紅石回路構築而成，尺寸為「1020×260×1656」（≒4億3900萬）
因為結構龐大，攝影本身需要MOD輔助
不過沒有用外掛模組，一般的麥塊軟體理論上也跑得動
這個小規模的語言模型有5087020個參數
利用基本英語會話的資料庫然後以python學習
對話框總共有64個token，可以進行簡短的英語對話
但是回答需要的時間非常長
就算用了Minecraft High Performance Redstone Server
將更新頻率提高到4萬倍以上，依然需要約2小時才能回答一句話
如果沒有用這個加速的伺服器那可能需要10年以上
作者表示希望不要太過期待
這個AI很可能產生文法錯誤或意義不明的回答
作者投稿的影片本身是該AI的最好表現成果，而不是平均表現
但光是靠紅石回路做出一套AI就是一個超強的成果了
各位要不要也試試看用麥塊製作AI呢
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.222.163.22 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/C_Chat/M.1759297440.A.E9F.html
1F：推 omfg5487: 是把參數載進去還是直接用紅石電路訓練的？ 10/01 13:45
2F：推 kuninaka: 什麼跟什麼啦XD 10/01 13:46
3F：推 mhwsadb45: 在虛擬世界裡建造虛擬世界 10/01 13:46
4F：推 qweertyui891: 等十年 花式用電是吧 10/01 13:47
5F：推 kirimaru73: 這成果很了不起，不過也顯示了大型語言模型的誇張程度 10/01 13:48
6F：→ kirimaru73: 今年的模型只有10億參數都算是超級迷你版了 10/01 13:48
7F：→ harryron9: 載參數吧 在賣快訓練是要搞多久 10/01 13:49
8F：→ kirimaru73: 要搞訓練的話可以玩個MNIST 講話太難了 10/01 13:49
9F：推 allanbrook: 什麼時候有人在麥塊做個underworld出來 10/01 13:49
10F：→ allanbrook: 讓裡面ai小人自己生存 10/01 13:50
11F：推 smart0eddie: ：0 10/01 13:51
12F：推 kirimaru73: 其實GPT很多代都是這種你工三小的情況 10/01 13:51
13F：→ kirimaru73: 最近會紅起來是因為品質進步到像是奇蹟一樣 10/01 13:51
14F：推 hansvonboltz: 我們要在模擬世界裡模擬世界了 10/01 13:52
15F：推 inte629l: 應該載參數做推論? 不過螢幕後面那幾個龐大block好猛... 10/01 13:54
16F：推 ChikuwaM: XDDD 10/01 13:56
17F：推 joe123456963: 以後可以讓麥塊村民玩賣快了吧~~ 10/01 13:57
18F：→ eva05s: 宇宙貓貓.jpg 10/01 13:58
19F：推 asiaking5566: 1B模型大概只能簡單英文對話而已 10/01 13:59
20F：推 qd6590: 什麼時候才能在minecraft裡面玩minecraft 10/01 14:00
21F：推 REDF: 樓上 早就辦到了 記得甚至套到第二層到了 10/01 14:01
22F：推 widec: 殺小啦 wwwwww 10/01 14:01
23F：推 X0110X: .....??? 10/01 14:02
24F：推 kirimaru73: MC玩MC比講話容易多了 講話是靠北難的事情 10/01 14:03
25F：推 t77133562003: 蛤 10/01 14:04
26F：→ lolicon: 蛤 10/01 14:06
27F：推 Fezico: 萬能的紅石 10/01 14:09
28F：推 henry1234562: 可惜大語言模型並沒辦法走到agi 10/01 14:10
29F：→ jay920314: 不是哥們 10/01 14:10
30F：→ su4vu6: 手搓AI 就是麥塊 10/01 14:11
31F：推 namirei: 哇幹 10/01 14:11
32F：推 BSpowerx: 別人玩的麥塊怎麼跟我的不一樣 10/01 14:11
33F：推 tomhawkreal: 請問有誰能接受2小時回一句話 10/01 14:12
34F：推 TohmaMiyuki: XDDDDDDDDDDDDDDDD 10/01 14:13
35F：推 kaltu: 深度學習麻煩的是訓練要用到很多奇怪的硬體電路，不好用紅 10/01 14:14
36F：→ kaltu: 石做 10/01 14:14
37F：→ kaltu: 推論的話就簡單了，就是一狗票乘法而已 10/01 14:14
38F：→ kaltu: 規模如果非線性層都用簡單relu的話，每一層線性層都壓縮起 10/01 14:14
39F：→ kaltu: 來可以到很小 10/01 14:14
40F：→ kaltu: 這也是為什麼現在手機和糞筆電都能內建AI功能的原因，製造 10/01 14:15
41F：→ kaltu: 很困難要部署到終端裝置倒是很簡單 10/01 14:15
42F：推 kirimaru73: 要演示訓練的話還是辨識就好了 訓練LM真的會死人 10/01 14:15
43F：推 smallreader: 妹子說 我去洗個澡 然後就2小時一樣 10/01 14:15
44F：推 efkfkp: 其實現實世界也是AI模擬跑出來的啦，你看光速上限跟電子能 10/01 14:19
45F：→ efkfkp: 級還有雙縫干涉，根本是像是參數隨便設置的漏洞w 10/01 14:19
46F：推 kirimaru73: 不過終端用CPU硬跑一個堪用的東西好像越來越不可能了 10/01 14:20
47F：→ kirimaru73: 現在都在比肥大的 乖乖給我去平行運算 10/01 14:20
48F：推 umapyoisuki: 在麥塊裡養一個小世界看他們什麼時候會突破飛升 10/01 14:31
※ error405:轉錄至看板 AI_Art 10/01 15:02
※ error405:轉錄至看板 Minecraft 10/01 15:03
49F：推 h0103661: 終端模型一直都有新的啊，google gemma手機上就能跑，2 10/01 15:12
50F：→ h0103661: 0秒一句話而已 10/01 15:12
51F：推 chy19890517: 學妹一句話我等2年才回，這個2小時一句話還好吧？ 10/01 15:20
52F：推 necrophagist: 三小 10/01 15:40
53F：推 skhten: 睿智的蛤蜊： 10/01 15:43
54F：推 NicoNeco: 看錯標題 還以為是在GPT裡面玩麥塊 10/01 15:58
55F：推 jeremy7986: 這作者超強 之前就做了在麥塊裡玩麥塊 10/01 17:18
56F：→ jeremy7986: 現在是在麥塊裡玩AI 10/01 17:18
57F：推 w9515: 我們在討論的是麥塊沒錯吧？是…麥塊沒錯吧？ 10/01 20:24
58F：→ iampig951753: 有人等五年學妹還在洗澡 10/02 00:25