门级电路里跑起来的 DOOM 帧率很难看,但那条从指令集到编译产物的链条,一位都没错。
Turing Complete 是一款讲计算机体系结构的解谜游戏,正常玩法是从与非门开始,一级一级往上搭到能执行程序的机器;沙盒模式则放开限制,随便拼。AI 爱好者 Angel 把设计任务整个交给了模型。
成品不是一张示意图,而是真能跑的东西:
"能不能跑 DOOM"早被玩成了梗,示波器、取款机、验孕棒上都跑过,所以跑起来本身没什么稀奇。真正有信息量的是这条链路的长度。
指令集编码、译码逻辑、内存时序、汇编器、编译产物——任何一个环节错一位,结果不是画面糊一点,而是压根不启动。它不给你"大致对"的中间态。所以 DOOM 能进到主菜单,等于替整条链条做了一次端到端验收:模型不是想出了一个聪明点子,而是把一件由几千个细节组成的事从头到尾对齐了一遍。
这恰好是过去两年模型进步最慢的一维。灵光一现的代码片段早就不稀缺了,稀缺的是长任务里不跑偏、不自相矛盾。这类演示的价值就在这儿,不在游戏本身。
顺着这个成果推到"AI 会设计芯片了"就走过头了。沙盒里的门级电路没有物理世界:不用管时序收敛、功耗墙、面积成本、良率、验证覆盖率,而真实芯片的绝大部分工程量恰恰堆在这些地方。逻辑正确只是入场券,不是难点。
模型给自己的作品起名 Codex-R32,多少有点自我指涉的幽默——Codex 正是 OpenAI 那条代码线的名字。面对网友"下一步跑《孤岛危机》"的调侃,Angel 干脆让 AI 代答:没问题,先给我造一块 GPU、加几 GB 内存,再画张从太空能看见的电路图。这个回答的分寸感,比那颗 CPU 更像个成年人。