Jev, Laya, 파인튜닝된 ModernCE와 Qwen3.5에 Doom 조작권을 넘긴다
원문 제목 — I gave Jev, Laya, finetuned ModernCE and Qwen3.5 the controls to Doom
📄 전문 번역
Jev, Laya, 파인튜닝된 ModernCE-base-nli, 파인튜닝된 Qwen3.5-4B에 Doom의 조작권을 넘겼다. Jev 접근 권한을 제공한 TypeSafe AI에 감사를 전한다. 영상은 동일한 시드로 시작하는 네 개의 개별 게임 시작 지점을 나란히 맞춰 보여준다. 그 이후에는 각 모델의 행동이 자기 게임과 다음에 보게 될 장면을 바꾼다. 클립은 두 시나리오 각각에서 모델별로 미리 선정된 한 에피소드를 담고 있으며, 행동 확률과 처치 수, 생존 시간이 화면에 표시된다.
입력은 ViZDoom의 가시 객체 라벨, 바운딩 박스, HUD 값(체력과 탄약)을 읽는 결정론적 Python 어댑터가 만드는 짧은 텍스트 설명이다. 출력은 버튼 동작 하나다. Defend the Center에서는 왼쪽, 오른쪽, 발사 중 하나다. Health Gathering에서는 체력이 깎이는 동안 회복 키트를 찾아 왼쪽, 오른쪽, 전진 중 하나를 고른다.
각 로컬 모델과 게임은 NVIDIA GB10과 128GB 통합 메모리를 갖춘 단일 DGX Spark 한 대에서 구동됐다. Jev는 TypeSafe의 호스팅 API를 사용했다. ViZDoom은 320×240 해상도, 35Hz 게임 클럭, 초당 5회 결정 목표로 돌아갔으며, 모델이 응답하는 동안에도 게임은 멈추지 않았다.
영상에 보여진 명확한 장면 설명을 기준으로 컨트롤러별, 시나리오별 여덟 시드 평균을 정리하면 다음과 같다. 에피소드는 게임 시간 30초로 제한됐다. Jev는 평균 처치 1.13회, 평균 생존 5.63초, 호출 지연 수치 13.03ms, 117.3ms, 199.8ms를 기록했다. Laya는 평균 처치 1.25회, 평균 생존 11.89초, 호출 지연 p50 16.2ms, p95 17.1ms였다. 파인튜닝된 ModernCE-base-nli는 평균 처치 1.25회, 평균 생존 11.66초, 호출 지연 p50 7.6ms, p95 8.8ms였다. LoRA로 파인튜닝된 Qwen3.5-4B는 평균 처치 3.63회, 평균 생존 11.31초, 호출 지연 p50 146.8ms, p95 150.9ms였다.
호출 지연은 12개의 공유 합성 Doom 장면에서 모델별 48회 호출을 반복해 측정한 요청-응답 시간이며, p50은 중앙값, p95는 95백분위수다. 로컬 모델 시간에는 Spark 한 대에서의 루프백 HTTP가 포함되고, Jev에는 호스팅 API 왕복이 포함되며, 동작 적용에는 컨트롤러와 게임 틱 지연이 더해진다. 이번 실행에서 어떤 모델도 Doom 특화 학습을 추가로 받지 않았다. 이 실험은 TypeSafe의 Doom 데모와 Reddit, LinkedIn에서 공유된 실험에서 영감을 받았으며, Jev 탐색에 대한 더 긴 글은 작성자의 블로그에 공개됐다. 이 게시물은 Reddit 사용자 shniydder가 올렸고, 작성자는 게시 후 표 넘침을 수정하는 편집을 했다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
Jev, Laya, 파인튜닝된 ModernCE-base-nli, LoRA 파인튜닝 Qwen3.5-4B를 ViZDoom 두 시나리오에서 직접 경쟁시킨 사용자 실험이다. 로컬 모델은 NVIDIA GB10과 128GB 통합 메모리를 갖춘 DGX Spark 한 대에서 구동됐고, Jev만 TypeSafe 호스팅 API로 실행됐다. Qwen3.5-4B가 평균 3.63회로 가장 많은 처치를 기록한 반면 ModernCE-base-nli는 p50 7.6ms로 호출 지연이 가장 짧았고, Jev는 평균 생존 5.63초로 가장 짧았다. 어떤 모델도 Doom 특화 학습 없이 평가됐다는 점이 이 비교의 특징이다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
새 모델의 벤치마크가 게임 플레이라는 점이 마음에 든다. 조만간 하니스에 연결되면 숨쉴 필요도 없어질 것이다.
그 하니스는 바로 네 휴대폰이라고, 친구.
헉, 심하네.
나도 가끔 내가 에이전트라고 상상한다. 작은 질문들을 하나씩 따로 집중해서 다루는 게 심리적 프레임 메커니즘으로서 꽤 유용하다 하하.
농담처럼 들리겠지만, 우리 창고에서는 피킹 계획과 작업자들의 피킹 및 이동 과정을 AI로 평가하는 방향으로 옮아가고 있다. 모든 재고 프로세스를 실시간으로 돌리는 디지털 트윈을 갖췄고, 바닥에는 부츠 아이콘이 표시되는데 그 부츠를 클릭하면 한 사람의 표현이 나온다. 결국 모두가 카메라 착용을 강요당해 AI가 하루의 매순간 우리에게 뭘 해야 하는지 알려주고, 지시를 따르지 않으면 회초리를 맞게 될 것이다.