科学原理：

展项为语言领域算法背后的RNN与chatGTP背后的Transformer算法对比。在计算时间、准确率、运行方式、计算体量等层面体现算法的差异与进步。

循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络结构，其基本原理在于网络中存在循环连接，使得网络具有记忆能力，能够捕捉时间序列中的依赖关系。

ChatGPT背后的算法——Transformer架构，是一种运用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。此架构广泛应用于言语翻译、文本摘要、问答等自然语言处理使命。
 

功能描述：

展项为电子屏幕和遥杆装置组成。两个算法的不同之处，体现在装备、爪子数量、金矿大小方面。代表RNN算法的矿工，装备简易，只有一个抓手，并且能抓取的都是小型的金块，偶尔也会抓取到错误目标，而代表Transformer的小矿工，有着十分丰富的装备，如探照灯、矿车、移动轨道。他可以同时发射多个抓手，抓取的金块都比较大。根据两个矿工的体验过程、获取的积分，感受两种算法的差异。
 

展示目的：

挖金矿竞技小游戏，有两个分别代表RNN、Transformer的小矿工，同时进行着挖金矿的任务。通过两者的竞技体验，参观者了解到新旧算法的更新与进化。
 

展示形式：

互动桌面
 

操作说明：

（1）来到该互动展区；

（2）点击物理按钮开始游戏，晃动摇杆选择单人模式或双人模式，双人模式下可进行竞赛；

（3）游戏开始后系统为参观者随机匹配其中一个算法；

（4）根据黄金所在的位置晃动摇杆，调节方向，按下按钮进行抓取，根据黄金大小，设置了不同的分值；

（5）代表RNN算法的装备简易，只有一个抓手，而代表Transformer的装备丰富拥有探照灯、矿车、移动轨道，并且可以同时发射三个抓手；

（6）游戏开始10秒后RNN算法出现宝箱；抓取宝箱后即可升级为Transformer算法的装备；

（7）双方进行竞赛，通过抓取黄金积累积分；

（8）60S后游戏结束，计算比赛积分，积分高者获胜。
 

参考尺寸：

3000*1150*3000mm