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純代碼硬剛神經網絡！大模型手寫控制規則殺入硬核工業，14美元跑通全套策略
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2026-06-20 07:56:07
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AIMPACT 消息，5 月 19 日（UTC+8），據 動察 Beating 監測，OpenAI 後訓練核心成員翁家翌剛證明了「純靠大模型寫程式能通關 Atari 遊戲」，研究人員 Paul Garnier 就把這套方法搬進了更硬核的流體力學控制。 他全程沒訓練任何神經網路。單純讓 Codex 5.5 充當程式員，盯著流體仿真錄像反覆改寫 Python 腳本。就靠這套手寫的控制規則，AI 在十多項物理測試中，硬是在超半數的場景裡把頂級的強化學習（DRL）基線挑落馬下。 給汽車減阻、安撫管道湍流，工業界以前只能靠砸算力，硬喂出一個看不懂的黑盒模型去控制氣流閥門。Codex 避開了這條死胡同。它寫出來的規則極其直白，例如「當局部曲率過大時，延遲噴氣」。幾十行帶著物理常識的短程式碼，直接取代了神經網路無腦的暴力試錯。 把黑盒換成程式碼，幹掉了神經網路僵化、一碰就碎的死穴。以前只要硬體稍微改動（比如控制噴嘴從 5 個換成 10 個），舊模型當場報廢，必須重新燒錢訓練。現在只要在程式碼裡改個常數，系統瞬間就能對接新設備。 當測試時間被強行拉長四倍時，走出經驗區的傳統 DRL 模型全盤崩潰；但大模型寫的程式由於直接遵循了物理邏輯，始終運轉穩定。跑通這一整套控制策略，大模型只消耗了 2125 萬 Token，總花費不到 14 美元。 （來源：BlockBeats）
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