Ressources de release et textes suggérés
Ce sont des fichiers prêts à partager et des textes en brouillon. Aucune publication sur les réseaux sociaux n’a été soumise.
| Ressource | Format | Durée |
|---|---|---|
| Vidéo de démo | 1920 × 1080, H.264, 30 FPS vidéo | 30 secondes, vitesse d’horloge murale d’origine |
| GIF du README | GIF animé de 1040 pixels de large | 15 secondes, vitesse d’horloge murale d’origine |
| Vidéo à vitesse maximale | 1920 × 1080, H.264, 30 FPS vidéo | 15 secondes, vitesse d’origine, exécution optimisée en direct |
| Affiche | PNG 1920 × 1080 | État enregistré réel à environ 85 secondes |
| Enregistrement source | JSONL | L’intégralité de l’exécution TTY réelle de 100 secondes |
| Provenance | JSON | Hachage source, modèle, horodatages et hachage du moteur de rendu |
L’exécution source a atteint un score de 40 et une longueur de 46, avec 1,144 coups réels pilotés par l’inférence, zéro mort et zéro intervention de sécurité. Sa cible était de 12 décisions/seconde pour la lisibilité. La vidéo est un rendu des cellules de terminal enregistrées, identifié à l’écran comme RECORDED RUN · 1×.
Le clip supplémentaire à vitesse maximale provient d’une exécution TTY truecolor distincte de 20.01 secondes avec --optimize --max-speed : 1,296 coups à 64.77 coups/seconde, score 44, longueur 50, zéro mort et zéro intervention. Il inclut l’écriture du flux de terminal en direct ; il n’est pas compressé dans le temps. Source · Provenance.
Brouillon court en anglais
A local AI that returns probabilities, not generated text.
Laya-MLX runs open-weight typed decision models on Apple Silicon. Watch a 322M model play Snake with a visible cycle safety layer: real probabilities, measured latency, 0 output tokens, no inference API.
One-question API benchmark: 7.39 ms p50 on M3 Max.
pip install laya-mlxCode, weights and reproducible measurements: https://github.com/mizorewww/laya-mlx
中文草稿
让模型直接选方向，而不是先生成一段文字。
Laya-MLX：在 Mac 上本地运行的开放权重决策模型。这个 3.22 亿参数的贪吃蛇 demo，每一步都显示真实方向概率、推理耗时和安全层接管次数。
0 个输出 token，无推理 API。M3 Max 单问题基准 P50 为 7.39 ms。
pip install laya-mlx代码、权重和原始 benchmark：https://github.com/mizorewww/laya-mlx
Suivi de performance distinct
La boucle Snake complète optimisée a mesuré 75.40 coups/seconde sur 2,400 coups, avec zéro mort, 2 interventions de sécurité et un accord de 2,400/2,400 sur les actions exécutées avec le témoin eager apparié. Elle était environ 6.5% plus rapide dans cette exécution. Cela inclut la planification, l’inférence, la composition Rich, la sérialisation ANSI et les mises à jour du jeu, mais exclut le rendu de l’émulateur de terminal.
Utilise le rapport d’optimisation pour partager ce chiffre. Le titre de 7.39 ms décrit le jeu de test distinct de l’API à une question ; ce n’est pas le temps par image de cette démonstration Snake à trois questions. Aucun des deux résultats n’est une comparaison avec une API cloud ni une preuve de raisonnement Snake sans assistance.