WangNet：1.8MB 零依赖判定 Numberwang
WangNet – 1.8 MB, zero-dependency Numberwang adjudication in 11 languages
GraafHenk 在 GitHub 上开源了一个名为 Numberwang 的微型神经网络，仅需 1.8MB 的 JSON 文件即可运行。该项目完全摒弃了 PyTorch 或 NumPy 等重型依赖，仅用约 100 行纯 Python 标准库代码实现推理。它能理解 11 种语言，甚至能处理算术表达式、罗马数字及虚构数字，直接通过字符判断一个数是否为 Numberwang。尽管在未见过的算术运算上表现稍弱，但其在判定数字属性上的准确率高达 88.9%，展示了轻量级模型在趣味应用中的巨大潜力。
数字的 Numberwang 属性属于数字本身，而非说出它的语言。
HN 评论区
47- tazjin
我不觉得这个能得出正确结果，因为它似乎是在判断每个单独的数是不是 Numberwang。然而，一个数是不是 Numberwang 也可能取决于序列中前面的数或其他因素。
所以我认为目前这个模型只能判断一个数作为序列的第一个数时是否为 Numberwang，但即便如此，在真正的节目游戏中我也不会依赖它。
- codeulike
对于那些对此感到困惑的人，这里是 Mitchell 和 Webb 的《Numberwang》小品
- bonyt
你这是在玩火，别忘了 Colosson 的悲剧。计算机本来就不该干这种事。
- numberwan9
嘿！没来问我意见吗？
- jl6
太神了，我昨天刚好路过 Mornington Crescent！