Bard 研究公开：97 万三值权重与 v8g 版图Bard Research Published: ~970K Ternary Weights and v8g Layout
学者 Joooooo 公开了「吟游诗人」Bard 的完整研究，包括技术文章、注释、GitHub 代码以及最新 v8g 芯片版图。据 BruceBlue 介绍，Bard 并非大型语言模型，而是基于 TinyStories 的五层 Transformer，仅约 97 万个三值权重，词表 192 个 token。他认为这展示了让 AI 计算逻辑成为可永久追溯、公开验证、可跨物理载体重新执行的数字资产的可能性，对 TapeOut Protocol 意义重大。Researcher Joooooo has published the full Bard study, including the technical article, annotations, GitHub code and the latest v8g chip layout. According to BruceBlue, Bard is not a large language model but a five-layer Transformer based on TinyStories, with only about 970,000 ternary weights and a 192-token vocabulary. He argues the work shows the possibility of making AI compute logic a permanently traceable, publicly verifiable digital asset that can be re-executed across different physical carriers, which matters greatly to the TapeOut Protocol.
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- @ywweb3
@zhuoning293 @claudeai @TapeOutWorld 太硬核了，自己设计了个芯片。然后把芯片弄到 Tapeout 上。太强了，虽然具体我看不懂，大概应该是这样。
- @ywweb3
一个会续写故事的 AI，竟然被做成了一颗芯片。 “吟游诗人”完成了芯片版图设计与模拟验证，还把完整设计图存上了 X Layer 的 TapeOut 容器，供大家查看和核对。芯片目前还没正式制造，但能把 AI、芯片设计和链上验证串在一起，已经很了不起。 @zhuoning293 真的很有想法，也有把想法一步步做出来的硬实力。期待它真正“通电开口”的那一天！
- @BruceBlue
前段时间，我说过看到了科学家在研究：真实物理硬件的 source of truth。今天学者 Joooooo 把他的研究：Bard（吟游诗人）公开了，包括其完整技术文章、注释、GitHub 代码以及最新 v8g 芯片版图。 我认为，很多人可能低估了这项研究对 TapeOut Protocol 的意义。 这件事最重要的突破，是它开始展示一种全新的可能性：让 AI 的计算逻辑成为可以永久追溯、公开验证、跨越不同物理载体重新执行的数字资产。 Bard 本身并不是大型语言模型。它只有约 97 万个三值权重，是一个基于 TinyStories 的五层 Transformer，词表仅 192 个 T