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Qwen 3.8 27B 本地无工具解读权重实测
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先了解这件事
AI 综述
11月4日，Simon Willison 发布笔记本运行 Qwen 3.8 27B 的实测记录，测试模型能否仅凭输入的神经网络权重、不使用工具识别游戏。四款游戏中，模型成功识别 Pac-Man、Pong 和 Breakout，分别耗时 46 分 12 秒、1 小时 4 分 54 秒和 52 分 25 秒；对 Freeway 的识别则失败，将其误判为类似 Pac-Man 的游戏。这次本地测试最终取得四款识别正确三款的结果，同时记录了各成功案例的耗时与失败案例的判断。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展11月4日 00:29
Willison 本地无工具测试 Qwen 3.8 27B，四款游戏识别正确三款，Freeway 被误判。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- Simon Willison笔记本上的 Qwen 3.8 27B 也能解读模型权重：无工具实测
Simon Willison 在笔记本上实测 Qwen 3.8 27B，仅输入神经网络权重、不使用工具，成功识别四款游戏中的三款。识别 Pac-Man、Pong 和 Breakout 分别耗时 46m 12s、1h 4m 54s 和 52m 25s，Freeway 则被误判为类似 Pac-Man 的游戏。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。