无神经网络语言模型 MICA 开源，推理仅靠元胞自动机
Silver_Employ2617 · reddit · 2026-10-01
MICA 是一个推理时完全没有神经网络的小型语言模型：用学习到的重写规则更新整数元胞网格，输出直接读取元胞状态。项目现分为字级模型 Flame-W（34 MB）和字节级模型 Ember（4.5 MB），均已开源并在浏览器 playground 可试玩（mica-ai-ten.vercel.app），代码含 139 个一致性测试和研究笔记（含负结果）。
关键数字与发现：
- Flame-W 下一词 top-1 命中约 20.7%，两字母后补全命中率约 43.6%；Ember 损失约 1.86 bits/byte。
- 最大的短板：MICA 的有效上下文只有约 4-8 字节，远低于同数据上小 transformer 能利用的 32 字节，这是它跟不上句意的主因，也是作者下一步攻关方向。
- 多种改进尝试（PPMI 词编码、冻结路由通道等）均未通过句子质量门控，full40 仍是官方版本。
- 作者与 Claude、Codex、Grok 三个编码 agent 协作开发：共享 board 文件协调、同一时间只跑一个 GPU 任务、每个结果必须标注模型 hash 和评测集，保证数字可追溯。
研究性质项目，作者明确表示句子尚不可靠，欢迎批评，并通过网站收集用户修正数据用于下一轮训练。仅限个人和研究使用。
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