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開發者發布 DOOMFORMER，用 DOOM 的遊戲機制和 voodoo dolls 實現 Transformer 所需運算，做出一個比 NumPy 慢 65000 倍的替代方案。作者強調 DOOM 圖靈完備，因此能把遊戲機制替換成實際運算。目前 DOOMFORMER 已經能分類 MNIST 數字（包括寫在地圖上的數字）、做簡單對話、做決策並玩 DOOM；還可用它生成地圖，讓 DOOM 控制遊戲角色。作者稱更大規模訓練可在 T4 上完成，並希望有人合作擴充套件。
Apple 研究員 awnihannun 在社交平台發布一首短詩，稱因「未來會 foom」而上調自己的 P(doom)，即 AI 導致人類滅絕的主觀機率。詩中還提到中文房間、shoggoth 與死神之眼等 AI 圈內梗，未給出具體數值或論證。
Jeffy 是一個可在普通電腦本地執行的分類器集合，無需 GPU，內建 13 個已訓練好的分類器，覆蓋垃圾資訊檢測、意圖路由、主題分類和情感分析，甚至能玩 Doom。使用者還可以用它訓練自己的分類器。專案作者在 Hacker News 上徵集使用場景與同類任務的架構方案。
一個 26k–131k 引數的微型世界模型在 Raspberry Pi Pico 2 W 上執行 Breakout、Doom-lite、Flappy Bird、Pong 和 Pac-Man lite 五個小遊戲。它由兩個網路組成：int8 量化的迴圈 Transformer 世界模型根據當前幀和動作預測下一幀與獎勵，9k–16k 引數的 MLP actor 只根據生成幀選動作，兩者都跑在 RP2350 的 core 1 上。