在树莓派 Pico 2 W 上跑一个会做梦的微型世界模型
来源:github.com — 2026-10-29
📋 概述
SheepSeb 在树莓派 Pico 2 W 上用两个小网络同时生成并游玩游戏:世界模型根据当前帧和动作预测下一帧与奖励,演员网络看着生成的画面选动作,Breakout、Doom、Flappy、Pong 的画面全部由网络采样出来。他研究的是循环 transformer——同一组权重反复套用而非堆叠不同层,省内存,因此一个循环世界模型能塞进带 FPU 的微控制器;游戏刻意挑得简单,因为真实版本可以直接写进 numpy,逐帧比对生成结果。后来他又加了流式强化学习,让板子在自己的梦里学会玩。
🔑 核心要点
两个网络分工明确:世界模型出下一帧与奖励,演员网络出动作。
关键是循环 transformer,同一组权重反复使用,省下大量内存。
选 Pico 2 W 是因为便宜且带 FPU,游戏简单到能用 numpy 写参考实现。
量化加流式强化学习让整条链路跑在开发板上,也能在浏览器里试玩。
💡 金句
I got interested in looped transformers, where one transformer block is applied several times with the same weights instead of stacking different layers.
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