纯 CSS 跑神经网络玩 Flappy Bird：6→16→1 MLP，129 个可训练参数
2026.10.10 · 事件 · 开源项目 · 本人发布
开发者用 CSS 的 calc()、max() 和 exp() 实现神经网络推理，让小鸟在浏览器里自己飞。
开发者构建了一个 Flappy Bird 克隆，神经网络推理完全在 CSS 中运行，不使用 TensorFlow.js、WebGPU 或隐藏的 JavaScript 推理。网络用 CSS 的 calc()、max() 和 exp() 完成加权求和、ReLU 激活和最终 sigmoid 输出，最新模型是 6→16→1 的 MLP，含 129 个可训练参数，推理频率 20 Hz。
- 神经网络推理完全在 CSS 中运行，无 TensorFlow.js…
- 最新模型为 6→16→1 MLP，含 129 个可训练参数
- 推理频率 20 Hz，每秒完成 20 次完整神经网络决策
- 每次前向传播 112 次学习权重乘法，约每秒 2240 次
- 训练用 PPO 强化学习，最多 512 个并行游戏环境
为什么值得看
展示 CSS 也能承担神经网络推理，突破对浏览器能力的常规认知。
适合谁关注
前端开发者、AI 工程爱好者、对浏览器技术边界好奇的人。