開發者將 Doom 渲染演算法直接編譯進 Phi3 權重，無須訓練即可純推論生成遊戲畫面

據 Reddit 社群分享，有開發者透過自製編譯器 torchwright，將經典遊戲 Doom 的渲染演算法直接編譯進 Transformer 權重中，全程未經機器學習訓練。該專案採用標準的 Phi3ForCausalLM 架構，提示詞（Prompt）包含關卡幾何、玩家位置與視角方向，模型推論後會輸出繪圖指令，再由 43 行的宿主程式轉換為像素畫面。目前已在 Hugging Face 釋出兩個版本的權重：320x200 解析度版本具備 21B 參數（85.87 GB），單幀包含 3,614 個提示詞 token 與 53,747 個生成 token，在 B200 GPU 上需耗時近 40 分鐘；另有 80x50 解析度版本（34 GB），為開發者建議測試的版本。開發者表示，目前編譯器僅支援 fp32 精度，尚未探索量化技術，建議使用具備 80 GB 記憶體的 GPU（如 A100-80 或 B200）運行。