Робот-компаньон для настолок: как я собрал ИИ-мозг весом меньше 80 МБ

Автор поделился опытом разработки робота-компаньона для настольных игр. Сейчас прототип умеет распознавать позицию на доске в гомоку («пять в ряд»), просчитывать ходы с помощью самописного аналога AlphaZero и понимать базовые фразы для сопровождения игры.

Ключевая фишка — компактность: модель, отвечающая за понимание речи, вместе с эмбеддингами занимает меньше 80 мегабайт. Это позволяет запускать всё локально, без облачных вызовов, что важно для автономного устройства.

В тексте автор разбирает, почему классический подход «месяцы на датасеты и обучение» тут не сработал, и как удалось уложиться в дни, используя готовые наработки и лёгкие архитектуры. Материал будет полезен тем, кто хочет встроить ИИ в железку без мощного GPU.