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一个经过训练、能够玩 NES 版俄罗斯方块的紧凑型世界模型，仅有 270 万个参数，证明了极小的模型也能掌握足够的游戏动态，从而精通这款游戏。
TinyDecide 是一个 10M 参数的 Jev-like 模型（约 6MB），在 Decision Index 排行榜上表现超过更大的模型，并且可以在浏览器、Node.js、Python、Rust 中运行，甚至能在 ESP32 微控制器上运行。
本技术报告介绍了Harness-Aware Training（HAT），用于训练紧凑的AI代理，使其能随配置变化而进化，提升性能并降低实时互动中的延迟，适用于直播电商数字虚拟形象。