Recursos de lançamento e texto sugerido
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| Recurso | Formato | Duração |
|---|---|---|
| Vídeo de demonstração | 1920 × 1080, H.264, 30 FPS de vídeo | 30 segundos, velocidade real original |
| GIF do README | GIF animado com 1040 píxeis de largura | 15 segundos, velocidade real original |
| Vídeo à velocidade máxima | 1920 × 1080, H.264, 30 FPS de vídeo | 15 segundos, velocidade original, execução otimizada em direto |
| Cartaz | 1920 × 1080 PNG | Estado real gravado aos aproximadamente 85 segundos |
| Gravação de origem | JSONL | Toda a execução real de TTY de 100 segundos |
| Proveniência | JSON | Hash da origem, modelo, marcas temporais e hash do renderizador |
A execução de origem atingiu pontuação 40 e comprimento 46, com 1,144 movimentos reais impulsionados por inferência, zero mortes e zero intervenções de segurança. O seu objetivo era 12 decisões/segundo para legibilidade. O vídeo é uma renderização das células de terminal gravadas, identificado no ecrã como RECORDED RUN · 1×.
O clipe extra à velocidade máxima vem de uma execução TTY truecolor separada de 20.01 segundos com --optimize --max-speed: 1,296 movimentos a 64.77 movimentos/segundo, pontuação 44, comprimento 50, zero mortes e zero intervenções. Inclui a escrita do fluxo de terminal em direto; não está comprimido no tempo. Origem · Proveniência.
Rascunho curto em inglês
Uma IA local que devolve probabilidades, não texto gerado.
O Laya-MLX corre modelos de decisão tipada de pesos abertos em Apple Silicon. Vê um modelo de 322M a jogar Snake com uma camada visível de segurança de ciclo: probabilidades reais, latência medida, 0 tokens de saída, sem API de inferência.
Benchmark da API de uma pergunta: 7.39 ms p50 no M3 Max.
pip install laya-mlxCódigo, pesos e medições reproduzíveis: https://github.com/mizorewww/laya-mlx
Rascunho em chinês
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
Acompanhamento separado do desempenho
O ciclo Snake completo otimizado mediu 75.40 movimentos/segundo ao longo de 2,400 movimentos, com zero mortes, 2 intervenções de segurança e uma concordância de ações executadas de 2,400/2,400 com o controlo eager emparelhado. Foi cerca de 6.5% mais rápido nessa execução. Isto inclui planeamento, inferência, composição Rich, serialização ANSI e atualizações do jogo, mas exclui a pintura do emulador de terminal.
Usa o relatório de otimização quando partilhares esse número. O destaque de 7.39 ms descreve o fixture separado da API de uma pergunta; não é o tempo de fotograma desta demonstração Snake de três perguntas. Nenhum dos resultados é uma comparação com API na nuvem nem uma prova de raciocínio Snake sem ajuda.