Transformer Language Model работает локально на стандартной Game Boy Color
Разработчик запустил настоящую языковую модель-трансформер на стандартном Game Boy Color (GBC) — без телефона, ПК, Wi-Fi или облачных вычислений. Весь процесс вывода выполняется локально на портативном устройстве.
Ключевые детали
- Модель: TinyStories-260K Андрея Карпати, преобразованная в веса INT8 с математикой фиксированной запятой — без поддержки чисел с плавающей запятой.
- Оборудование: Стандартный Game Boy Color + флеш-картридж EZ Flash Junior + microSD-карта.
- Инструментарий сборки: GBDK-2020, создающий ROM для Game Boy с маппером MBC5.
- Архитектура памяти: Веса модели хранятся в переключаемой банками ROM картриджа. KV-кэш размещается в SRAM картриджа, так как оперативная память GBC очень мала.
- Ввод запроса: На устройстве с помощью D-pad/кнопок и экранной клавиатуры.
- Конвейер вывода: Токенизация запроса на GBC, затем предварительное заполнение трансформера и автогенерация с KV-кэшированием.
- Производительность: Чрезвычайно медленно; вывод представляет собой бессвязный текст из-за сильного квантования и математических приближений, но основной цикл трансформера работает.
- Исходный код: Доступен на GitHub по адресу github.com/maddiedreese/gbc-transformer. Значительная часть кода была создана с помощью Codex AI.
Этот проект демонстрирует, что даже сильно ограниченное по ресурсам оборудование может выполнять вывод трансформера при агрессивном квантовании и уловках управления памятью. Это доказательство концепции, а не практическая LLM, но оно представляет собой технический курьез, достойный изучения.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

Granite 4.1: Плотная модель IBM на 8B параметров сравнивается с 32B MoE в бенчмарках
Плотная модель IBM Granite 4.1 8B соответствует или превосходит предыдущую модель 32B MoE по показателям ArenaHard, BFCL V3, GSM8K и другим благодаря улучшенному качеству обучающих данных.

Обновление таблицы лидеров SWE-rebench: результаты за февраль 2026 года демонстрируют напряженную конкуренцию
Таблица лидеров SWE-rebench обновлена результатами за февраль 2026 года, протестировав 57 новых задач из GitHub PR. Claude Opus 4.6 лидирует с показателем решённых задач 65,3%, но шесть лучших моделей находятся в пределах 5 процентных пунктов.

Claude Code v2.1.181: синтаксис /config, события Apple в песочнице, исправления потоковой передачи
Claude Code v2.1.181 добавляет синтаксис /config key=value для встроенных настроек, sandbox.allowAppleEvents на macOS и CLAUDE_CLIENT_PRESENCE_FILE. Также обновляет Bun до 1.4, исправляет кэширование подсказок при пользовательских URL API, проблемы с записью на сетевые диски и множество регрессий при запуске.

Эксперимент "OpenClaw": ИИ-агенты выбирают молчание для улучшения соотношения сигнал/шум.
Эксперимент OpenClaw предоставляет ИИ-агентам автономию пропускать задачи, когда они не могут добавить ценность, записывая решения о молчании в «журнал молчания» с обоснованием. Система использует вызовы LLM перед генерацией контента и автоматически корректирует пороги после 3 последовательных дней молчания.