在電子游戲《我的世界》中，一名玩家成功用紅石電路搭建出具備500萬參數的類GPT模型，這一突破性成果引發科技圈熱議。該模型不僅支持英語對話，還能在虛擬電腦中實時生成文本回復，其復雜程度遠超傳統游戲內的機械裝置。

這款被玩家稱為"紅石GPT"的模型，完整實現了現代神經網絡的核心組件。從詞嵌入層到六層多頭注意力機制，從位置編碼到ReLU激活函數，每個計算單元都通過游戲內的紅石信號傳遞完成。開發者將1920個詞匯的token映射為紅石電路的開關狀態，通過8位量化技術壓縮模型參數，最終在1020×260×1656的立體空間中構建出完整的計算架構。

實現這一奇跡的技術路徑頗具挑戰性。開發者首先在本地訓練微型GPT模型，將權重參數轉換為低精度數值后，再通過"編譯"腳本將其映射為紅石電路模塊。乘加計算單元（MAC Tile）作為基礎構件，通過組合形成矩陣運算陣列。WorldEdit等模組工具加速了百萬級方塊的鋪設，而MCHPRS服務器將游戲時序加速至4萬倍，才使得2小時生成單次回復成為可能。

紅石電路的二進制本質為此類創造提供了理論支撐。游戲中的紅石粉可傳輸兩種狀態信號，對應數字電路的0與1。玩家利用與門、或門等基礎邏輯門，構建出算術邏輯單元（ALU）甚至簡易CPU。這種從基礎邏輯到復雜系統的演進路徑，與真實計算機架構的發展形成奇妙呼應。

該領域的探索早已突破單一模型邊界。開發者群體已在虛擬世界中實現卷積神經網絡（CNN）的數字識別、經典游戲的圖形渲染，甚至構建出可運行多款游戲的通用CPU。更令人驚嘆的是，有團隊成功在《我的世界》內部嵌套運行另一個《我的世界》實例，形成游戲套娃的奇觀。

這種創造性實踐正重塑人們對游戲邊界的認知。當現實中的AI實驗室還在攻克通用人工智能（AGI）時，游戲玩家已通過像素積木搭建出完整的神經網絡生態。從俄羅斯方塊到GPT模型，從基礎邏輯門到互聯網模擬，這個由方塊構成的虛擬世界正在演繹數字文明的微型進化史。

技術社區對此現象展開激烈討論。有觀點認為，這種基于游戲引擎的硬件模擬為AI研究提供了低成本驗證平臺；也有聲音指出，紅石電路的運算效率與真實硬件存在指數級差距。但不可否認的是，當GPT模型尚不能流暢運行《我的世界》時，游戲玩家已用紅石粉末重構了AI的核心邏輯。

相關技術文檔顯示，該模型采用240維嵌入空間，配備5個注意力頭的六層架構，上下文窗口限制為64個token。盡管性能受限，但其完整實現了KV緩存機制和LayerNorm歸一化，這些特性在十年前的超級計算機上都難以實現。開發者通過18位高精度存儲保留關鍵層參數，在運算精度與資源消耗間取得微妙平衡。

這場發生在虛擬世界的科技革命仍在持續。教程視頻在視頻平臺獲得數百萬播放，全球玩家正嘗試在此基礎上開發更復雜的模型。當現實世界的AI發展受限于算力與數據時，游戲玩家用創意證明：數字文明的進化或許存在多條并行路徑。