82.5 万参数模型生成绘图程序，RP2040 上零误差执行
Rozuzo · reddit · 2026-09-13
- 作者训练了一个 825k 参数的自回归 transformer，生成约 100 字节的绘图字节码（而非像素），传输到 Raspberry Pi Pico 上由定点虚拟机执行，几何结果经 UART 回传。
- 执行侧最扎实：12,670/12,670 条生成轨迹与 Python 参考实现完全一致；解释器仅占 1,862 字节 flash、0 字节静态 RAM、492 字节峰值栈；12 MHz 下每幅绘图 7,334 周期（约 0.61 ms），无需浮点硬件或 tensor 运行时。
- 表示法对比结论依赖语料：合成程序语料上 bit 级与 byte 级收敛时基本等价，但真实 QuickDraw 涂鸦上 bit 级每幅约多付 11.6 bit 代价。
- 其他实验：层级笔画规划器未提升似然，但显著改善了终止与生成长度行为；模型在 teacher forcing 下对兼容的关系上下文有强偏好，自由采样时却难以产出精确的兼容续写。
- 后续方向是加入显式 source-span/仿射关系/copy-or-emit 动作，测试显式建模关系能否帮助未见组合上的精确生成。代码与实验细节开源在 GitHub。
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