开发者开源 Doomformer：把神经网络编译进 DOOM 地图运行
原文标题：Show HN: I Turned DOOM into a Transformer
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开发者发布开源项目 Doomformer，将整数神经网络编译为 ZDoom 地图，用游戏中的巫毒娃娃执行算术运算，并由扇区光照与平面高度存储中间结果。Python 从运行中的游戏读回全部数值并与 NumPy 整数参考逐位比对，容差为 0。该项目速度极慢，小 MLP 比 NumPy 慢约 2.3 万倍，手写数字识别在默认调度下需 163 秒实时 DOOM 时间。
- 问题
- 如何把神经网络直接编译进 DOOM 地图，在游戏引擎内运行。
- 方法
- 将整数神经网络编译为 ZDoom 地图，用巫毒娃娃做算术、扇区光照与平面高度存中间值。
- 结果
- 与 NumPy 整数参考逐位一致（容差 0）；小 MLP 比 NumPy 慢约 2.3 万倍，手写数字识别需 163 秒实时 DOOM 时间。
- 影响
- 展示游戏引擎可作为通用计算基质的极端案例，对嵌入式/受限环境推理的工程边界有启发，但性能不具实用价值。
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