Ein kleines neuronales Netz entscheidet, ob eine Zahl Numberwang ist. Das Modell ist eine 1,8 MB große JSON-Datei und die Inferenz umfasst etwa 100 Zeilen reine Python-Standardbibliothek — kein PyTorch, kein NumPy. Klonen und ausführen: python3 numberwang.py 2222 ergibt "THAT'S NUMBERWANG!" (Konfidenz: 99,3%).

Ohne Argumente ausführen für den interaktiven Modus. Erfordert Python 3.8+. Im Code geben load_model und wang_probabilities vier Urteile zurück: kein Numberwang, Numberwang, keine Zahl oder Wangernumb. Es akzeptiert Ziffern, Wörter in elf Sprachen, Arithmetik, römische Ziffern, Ordnungszahlen, Negative, Dezimalzahlen, Währung, Einheiten, Zeiten und fiktive Zahlen.

Architektur: chars → Embedding(32) → Conv1d(128, k3) → ReLU → Conv1d(128, k3) → ReLU → global max pool → Linear(128) → ReLU → Linear(4) → softmax. 80.804 Parameter. Kein Tokenizer oder Regelwerk. Eine Demo läuft auf Hugging Face Spaces; gradio ist nur für die Demo.

Die Genauigkeit beträgt 88,9% bei 486 zurückgehaltenen Entscheidungen (Makro-F1 0,896). Arithmetik mit ungesehenen Operanden ist schwach (44–72%). MIT-Lizenz.

Wichtige Entitäten: Unternehmen: GitHub, Hugging Face Spaces