Two techniques for working with System One models

摘要

介紹將大型語言模型轉化為只輸出決策的「System One」模型技術，並透過實作 Qwen3-8B 玩 Doom 與 Wikiracing 遊戲，分享設定層級目標與賽局抽樣等實作技巧。讀者可學習如何編寫程式讓模型在即時場景中快速反應，並理解其優缺點。

This article explains how to convert LLMs into fast decision-only models and shares techniques for improving their performance in real-time tasks.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• System One 模型只輸出決策，比傳統 LLM 快且適合即時應用。
• 透過設定層級目標與賽局抽樣，能提升模型在遊戲與搜尋任務的表現。
• 此技術讓通用模型可作為分類器，無需為每個任務重新訓練。

提到的工具與公司

• Qwen3-8B
• Jev
• Python
• H100
• 4090

適合誰看

正在開發即時 AI 系統、遊戲或需要可預測推論時長的工程師。

摘要依據

講者

Sean Goedecke

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