本文是关于在生命游戏中创建数字逻辑门的系列文章的第四篇。作者构建了一个(2级流水线)无限寄存器机(URM)，这是一个图灵完备的四指令CPU，能够执行包括因式分解15等任务。文章详细介绍了URM的设计，包括ALU、寄存器文件、ROM以及指令执行过程，并重点阐述了在生命游戏中构建电路的效率准则，例如关注电路长度而非晶体管数量。作者还实现了2级流水线，以提高计算机速度。最后，作者预告将改进设计，构建更高效的计算机。
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作者Nicholas Carlini在假期里做了一个完全没有意义的项目：用84688个正则表达式编写了一个2层极小极大算法的国际象棋引擎。他设计了一个基于正则表达式的虚拟机，指令集基于分支自由、条件执行、单指令多数据（SIMD）架构。通过符号执行编译器将Python代码转换为一系列正则表达式，实现并行计算。引擎利用SIMD特性同时计算多个棋子的走法，并通过巧妙的正则表达式技巧优化性能。虽然引擎的深度有限，但它展现了正则表达式令人惊叹的计算能力。
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安全研究员Nicholas Carlini进行了一项为期十二天的实验：每天使用不同的语言模型重写他的网站主页和个人简介。他发现，模型在生成视觉效果惊艳的网页方面表现出色，但在事实准确性方面却漏洞百出。例如，o1-mini模型生成的网页在43个陈述中，32个完全错误，9个存在重大错误，只有2个基本正确。这突显了大型语言模型在“技能”（生成网页）和“知识”（事实准确性）方面的巨大差异，也提醒人们在依赖AI生成内容时需谨慎。
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一位开发者Nicholas Carlini仅用3000字节的C语言代码，成功克隆了一个简化版的ChatGPT，其核心模型为GPT-2。该程序无需依赖库，通过加载GPT-2的权重矩阵和BPE文件，实现了文本生成功能。虽然输出质量不高，但其高效的实现令人印象深刻，在现代计算机上每秒可生成多个回复。这展现了精简代码实现复杂人工智能模型的可能性。
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