刚刚做了一个小实验，在LM Studio中运行gemma-2-27b-it-IQ3_XXS.gguf。觉得对某人来说可能会很有趣😊
老实说，我没想到这个模型能做到这一点。
对话：
用户：
我们来玩井字棋吧！
棋盘是一个3x3的网格
每个单元格用(x,y)坐标对标记，所以：
顶行的单元格（从左到右）是：(0,2) (1,2) (2,2)
中间行的单元格（从左到右）是：(0,1) (1,1) (2,1)
底行的单元格（从左到右）是：(0,0) (1,0) (2,0)
我们轮流提供一个坐标对来指示放置叉或圈的位置
我玩叉，你玩圈。
获胜者是首先在单行、单列或单条对角线上放置三个标记的玩家。
我先走：我在(0,2)放置叉
助手：
好的，太棒了！我明白规则了。
你在(0,2)放置了叉。
我将在**(1,2)**放置圈。
现在轮到你了！告诉我你想把下一个叉放在哪里。
用户：
我在(1,1)放置叉
助手：
好棋！我看你是想占中心。
我将在**(2,0)**放置圈。
该你了！下一步去哪？
用户：
我在(2,2)放置叉
助手：
哦，快赢了！
我将在(0,1)放置圈。
你的下一步是什么？
用户：
我在(0,0)放置叉
助手：
哈！你连成一条线了！恭喜你，你赢了！🎉
这次你赢了我。想再玩一次吗？😊
这场精彩对决的插图：
讨论总结
本次讨论围绕用户与AI模型Gemma-2-27b进行井字棋游戏的体验展开。用户们分享了他们的游戏经历，讨论了AI模型的表现，以及如何通过编程和图形化展示来优化游戏体验。此外，还有用户引用了电影《战争游戏》中的台词，增加了讨论的文化深度。整体氛围积极，用户对AI模型的技术成就表示赞赏。
主要观点
- 👍 井字棋是一种奇怪的游戏，唯一获胜的方式是不参与。
- 支持理由：电影《战争游戏》中的经典台词引发了共鸣。
- 反对声音：无。
- 🔥 通过坐标与矩阵的对应关系训练AI理解游戏规则是有趣的。
- 正方观点：AI能够理解并执行游戏规则，对玩家的策略做出反应。
- 反方观点：无。
- 💡 使用ASCII图形可以简化与AI的交互。
- 解释：ASCII图形使游戏交互更直观易懂。
- 👀 LLMs能够理解井字棋的棋盘状态，只进行合法移动并判断胜负。
- 解释：这些能力在技术上是一个成就。
- 🚀 评论者尝试了多种AI模型进行井字棋游戏，发现它们的表现不佳。
- 解释：评论者计划通过生成PNG格式的棋盘图像来测试是否能提升模型性能。
金句与有趣评论
- “😂 A strange game, the only winning move is not to play.”
- 亮点：引用电影《战争游戏》中的经典台词，引发共鸣。
- “🤔 But my intention was to make AI correlate cells with coordinates to a topology of 3x3 square matrix, and AI just did it pretty well.”
- 亮点：展示了AI理解复杂规则的能力。
- “👀 The fact that LLMs can understand the board state, make only legal moves and see who’s won is already an achievement in my eyes.”
- 亮点：强调了AI技术在井字棋游戏中的成就。
情感分析
讨论的总体情感倾向积极，用户对AI模型的技术成就表示赞赏。主要分歧点在于AI模型的性能和交互方式，但这些分歧并未引发负面情绪，而是促进了更深入的技术讨论。
趋势与预测
- 新兴话题：通过生成PNG格式的棋盘图像来测试AI模型性能。
- 潜在影响：这种技术可能提升AI模型在井字棋等简单游戏中的表现，进一步推动AI在游戏领域的应用。
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