1976年老骨董Z80也能AI聊天！64KB記憶體跑出「不可能任務」

在 AI 運算資源動輒需要數百 GB 顯示記憶體、萬億級參數模型的時代，竟然有人讓 1976 年問世的 8 位元處理器也學會了 AI 聊天。開發者 HarryR 打造了一個名為「Z80-μLM」的計畫，在僅有 64KB 記憶體、完全沒有浮點運算能力的古董 Zilog Z80 硬體上，成功執行了對話式 AI，甚至還能玩猜謎遊戲。

壓縮術極致：40KB 塞進完整 AI 引擎

HarryR 這項被社群稱為「不可能任務」的計畫，將整個推論引擎、模型權重以及聊天介面，全部壓縮進一個僅約 40KB 的檔案中。為了配合只有 64KB RAM 的老硬體，這款 AI 放棄了現代 AI 標配的浮點運算，改用 Z80 原生的 16 位元整數運算。

此外，該模型採用了極其罕見的「2 位元權重向量化」技術。這意味著每個權重只能在 {-2, -1, 0, +1} 這四個數值間變動，讓一個位元組就能打包儲存 4 個權重，大幅降低了對儲存空間與記憶體的渴求。

聊天、猜謎兩相宜：雖然慢但「有個性」

目前 Z80-μLM 提供了兩個主要範例：

• Tinychat 機器人：以極簡風格回應使用者的問候。它不會跟你長篇大論，而是用「OK」（中性確認）、「WHY？」（質疑前提）或「MAYBE」（不確定）等詞彙來互動。

• Guess 猜謎遊戲：這是一個經典的「二十個問題」遊戲，AI 心中會守著一個秘密，讓使用者透過是非題來破解。

不過，要在老硬體上執行 AI 還是有代價的。根據使用者在實際硬體（如 TRS-80）上的測試，AI 產生一個字元可能需要 1 到 2 秒，一段完整的簡短回覆可能要花上 1 分多鐘，完美詮釋了什麼叫「慢工出細活」。

挑戰極限：不在於聰明，而在於「存在」

HarryR 坦承，這套系統絕不可能通過圖靈測試。但這項計畫的價值在於探索 AI 在極限硬體上的可能性。開發者特地設計了模稜兩可的回覆，迫使人類透過上下文去推斷，或是以「是/否」的問題來探測 AI 的理解程度。

對於那些對 AI 能源消耗與基礎架構門檻感到沮喪的開發者來說，Z80-μLM 無疑提供了一種新的啟發：當大家都往「大」的方向走時，往「小」追求極致優化，同樣能展現驚人的工程創意。

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