Pong
经典街机游戏，模拟乒乓球对打，玩家控制挡板反弹球。
时间轴 (近 90 天)
在实验1中，研究者构建了一个500输入、5输出的多层感知机，在Breakout、Pong、Pac-Man、Freeway四个游戏上训练，LLM仅凭网络架构和原始权重（无工具、无网络访问）全部正确识别出对应游戏。
在实验中，Qwen 3.8 27B 对 Pong（乒乓球）的识别置信度达到 75%。
在实验1中，Astra仅将四个游戏网络（Breakout、Pong、Pac-Man、Freeway）的原始权重输入，不提供任何游戏选项提示，就全部正确命名了对应游戏。
MIT 实验中四个微型策略网络分别玩 Breakout、Pong、Pac-Man 和 Freeway 的网格简化版，每个网络有 17,253 个权重，Astra 四发四中，置信度在 96% 到 99% 之间。
在 Pong 相关测试中，运行时间超过了一小时；而在 Freeway 任务上，Qwen 直接失败了。
在识别游戏实验中，Astra仅凭四个小型网络（Breakout、Pong、Pac-Man、Freeway）的原始权重数字文本，全部正确识别出对应的游戏。
开发者构建的本地AI项目Aura运行在Mac上，仅凭一句自然语言指令完成了从代码调试到游戏操控的全链路任务，并以5比2击败电脑对手
开发者给Aura的完整指令是：Pong游戏坏了，修好它，然后和电脑对战直到你赢
全部知识事实 (8)
在实验1中，研究者构建了一个500输入、5输出的多层感知机，在Breakout、Pong、Pac-Man、Freeway四个游戏上训练，LLM仅凭网络架构和原始权重（无工具、无网络访问）全部正确识别出对应游戏。
50%待验证在实验中，Qwen 3.8 27B 对 Pong（乒乓球）的识别置信度达到 75%。
50%待验证在实验1中，Astra仅将四个游戏网络（Breakout、Pong、Pac-Man、Freeway）的原始权重输入，不提供任何游戏选项提示，就全部正确命名了对应游戏。
50%待验证MIT 实验中四个微型策略网络分别玩 Breakout、Pong、Pac-Man 和 Freeway 的网格简化版，每个网络有 17,253 个权重，Astra 四发四中，置信度在 96% 到 99% 之间。
50%待验证开发者给Aura的完整指令是：Pong游戏坏了，修好它，然后和电脑对战直到你赢
50%待验证在 Pong 相关测试中，运行时间超过了一小时；而在 Freeway 任务上，Qwen 直接失败了。
50%待验证在识别游戏实验中，Astra仅凭四个小型网络（Breakout、Pong、Pac-Man、Freeway）的原始权重数字文本，全部正确识别出对应的游戏。
50%待验证开发者构建的本地AI项目Aura运行在Mac上，仅凭一句自然语言指令完成了从代码调试到游戏操控的全链路任务，并以5比2击败电脑对手
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