187M 小模型单次前向分类玩 Doom,快 10 倍以上
max_paperclips · x · 2026-09-17
作者 Nathan Wilbanks 把 Doom 接到一个仅 187M 参数的零样本序列分类模型上,通过单次前向传播直接分类出动作,比同类方案快 10 倍以上。这是对走红的低延迟决策模型 Jev 思路的复现。
作者指出同一方法也适用于商业任务:意图识别、任务优先级排序、客服路由、打分等低成本低延迟决策场景。
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