Monty Bichouna veröffentlichte am 20. September 2026 einen Bericht über einen KI-Versuch in Pokémon Red: Sein JEPA-inspiriertes Weltmodell wählte in 52 von 100 Plänen ein Starter-Pokémon aus einem festen Spielstand in Professor Eichs Labor. Ziel war die Starterwahl, nicht ein kompletter Spieldurchlauf.
Was die KI in Pokémon Red tatsächlich tat
Der Planer setzte bei einem gespeicherten Spielstand in Professor Eichs Labor an. Jeder erfolgreiche Versuch endete damit, dass ein Starter in der Teamübersicht des Emulators erschien; im beschriebenen erfolgreichen Plan war es Squirtle. Der Versuch umfasste damit eine kurze, klar eingegrenzte Aufgabe und nicht das Spielen von Pokémon Red vom Anfang bis zum Ende.
Wie das Weltmodell Tastendrücke vorhersagte
Bichounas Modell nutzte einen Ansatz aus der JEPA-Familie – kurz für „Joint-Embedding Predictive Architecture“. Statt aus jedem Tastendruck ein vollständiges nächstes Bildschirmbild zu erzeugen, übersetzte es den beobachteten Spielzustand in eine kompakte Zahlenrepräsentation und sagte deren nächsten Zustand voraus. Diese sogenannte latente Einbettung bestand aus 192 Zahlen.
Das Training beruhte auf Folgen aus Spielbild, Eingabe und anschließendem Spielbild. Bichouna nennt 42.382 Graustufenbilder aus 1.009 kurzen Spielverläufen. Darunter waren vorgegebene Routen, Routen mit verrauschten Eingaben und zufällige Bewegungen. Für das Training des Weltmodells gab es keine Belohnung dafür, ein Pokémon zu erhalten; die Starter-Zustände kamen erst später als Ziele für die Planung ins Spiel.
52 Starter-Auswahlen in 100 Plänen
Bichouna hielt für den Vergleich Modell und Spielstand fest und testete 100 Pläne mit unterschiedlichen Zufallsstarts. Die drei Ergebnisse beziehen sich jeweils auf diese 100 Pläne:
| Methode | Erfolgreiche Starter-Auswahlen | Getestete Pläne |
| Trainierter Planer | 52 | 100 |
| Zufällige Tastensequenzen | 0 | 100 |
| Suche mit untrainiertem Vorhersagemodell | 1 | 100 |
Ein Kandidatenplan umfasste 14 Tastendrücke. In jeder Suchrunde erzeugte der Planer 512 mögliche Pläne und behielt die 64, deren vorhergesagter Zustand einem Starter-Ziel am nächsten lag. Die Ergebnisse geben Bichounas Auswertung dieses festen Spielstands wieder.
Modellgröße, Trainingsdaten und Projektcode
Bichouna gibt die Größe des fertigen Modells mit etwa 12,5 Millionen Parametern an und nennt eine Nvidia GeForce RTX 3080 Ti als lokale Trainingshardware. Der Entwickler verweist außerdem auf lePokeRed, die Open-Source-Implementierung des Projekts.
