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SheepSeb/tinyworldformer
El proyecto combina un world model basado en un transformer con pesos compartidos y un agente de aprendizaje por refuerzo para simular y jugar cinco juegos en una Raspberry Pi Pico 2 W. Los modelos cuantizados a int8 alcanzan entre el 83,6 % y el 100 % de transiciones exactas en los juegos evaluados con dos iteraciones, y el firmware completo cabe en la memoria del microcontrolador; el agente también puede aprender dentro de la simulación y en el dispositivo. El texto detalla la arquitectura, el entrenamiento, la exportación a Rust y las comprobaciones contra errores explotables, aunque todavía no mide la velocidad de ejecución en la Pico.
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