fhshaik/typesafe-mario

它解決了什麼問題

TypeSafe Mario 是一個實驗性的控制器，允許 AI 模型（Jev）在 NES 上遊玩《超級瑪利歐兄弟》。它用基於遊戲狀態資料（而非視覺截圖）的模型驅動決策取代了傳統的人類輸入。

它的運作方式

系統使用一個解析模擬器遙測資料和 RAM 的 harness，建立結構化、以物件為中心的 JSON 物件。此 JSON 包含瑪利歐的運動、跳躍軌跡、敵人位置和地形幾何資料。AI 模型接收此結構化資料，並選擇數個預定義的控制器巨集之一（例如 right_run_jump 或 jump）。模擬器接著推進數幀，然後模型再做出下一個決策。

適用對象

對遊戲 AI、模擬器遙測資料解析，以及使用結構化資料作為決策模型輸入感興趣的開發者和 AI 研究人員。

亮點

• 結構化輸入：使用 JSON 而非原始像素，為模型提供高階概念，例如「危險分數」和「跳躍截止時間」。
• 遙測資料解析：將原始 NES RAM 轉換為有意義的遊戲狀態物件（玩家、危險、地形和關卡進度）。
• 即時儀表板：包含視覺化工具，顯示動作機率、信心度和模型延遲。
• 決策記錄：將每個決策及其相關遊戲狀態記錄到 JSONL 檔案，供日後分析或社交片段使用。