WorldTUI：用3.6亿参数模型伪装终端
WorldTUI: I trained a 360M model to pretend to be a terminal
我微调了一个3.6亿参数的Qwen2.5-Coder-0.5B模型，让它在没有真实Shell或文件系统的情况下模拟终端行为。每次按键输入后，模型直接预测屏幕画面的变化，而非单纯生成文本。它能创建文件、运行vim和tmux，甚至玩贪吃蛇游戏，并能在多步操作后记住之前的内容。最大的突破在于教会模型自我纠错，并实现屏幕行的并行解码。整个项目基于Docker生成的合成数据训练，最终模型仅333个词表大小，却能流畅运行在支持WebGPU的浏览器中。
当我去年首次看到Genie 3时，我开始想象一个未来：应用程序不再通过代码编写，而是被模型学习出来。
HN 评论区
87- nico
太酷了！没想到只用微调就能做到。
主题非常相似，我最近也搞了个“有损 git”，它通过训练神经网络来存储你的代码，然后在检出时把代码再生成回来。
* 网页演示：https://nicobrenner.github.io/lossy-git/demo.html
* CLI 版本：https://nicobrenner.github.io/lossy-git/
网页演示完全在浏览器中运行，包括版本控制和神经网络的训练/推理。你可以提交和检出图片或代码——也可以粘贴/“上传”自己的图片，无需任何服务器请求（刷新页面后所有内容都会清除）。
- saagarjha
> 这有用吗？其实没啥用。
有趣的是，Anthropic 一直在用这类模型进行他们的对齐评估：https://alignment.anthropic.com/2026/reward-seeker/#:~:text=...
- ernestrc
太酷了！如果你发布权重，我很想把它集成到 Rune 里，做一个模拟终端幻觉的屏保。
- h1fra
我想，只要有足够的延迟和/或内存，任何东西都可以变成一个文件系统。
- andai
> 我以 Qwen2.5-Coder-0.5B 为起点。我需要一个小模型来实现接近实时的性能。作为一个代码模型，它之前也见过大量的 CLI 用法。
挺有意思。我本来想问这个模型和微调后的版本相比怎么样，但刚看到作者提供了基准测试。微调对记忆力的提升如此显著，这倒是出乎我的意料。
不过转念一想，我确实有过一次经历，作为人类，我成功将记忆力微调到了之前认为不可能的程度！
这让我想起我最喜欢的一个笑话。
“打扰一下，请问怎么去卡内基音乐厅？”
——“练习，伙计……练习……”