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Qwenputer 问世:把 RISC-V CPU 指令集塞进模型,AI 算数不再靠外部工具

来源: IT之家 · 发布于

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Qwenputer 问世:把 RISC-V CPU 指令集塞进模型,AI 算数不再靠外部工具

IT之家 10 月 30 日消息,开发者 Divyansh Agrawal 于 10 月 22 日发布实验性模型 Qwenputer,基于阿里 Qwen3.5-4B 构建, 在神经网络内部实现了 32 位 RISC-V CPU 与内存功能,让大语言模型无需调用 Python 等外部工具,也能执行程序和精确计算。 IT之家援引博文介绍,传统 AI 大模型依靠预测下一个词元(Token)生成回答,遇到大整数乘除、长链运算时容易出错,通常需要调用外部计算器或代码解释器。 而 Qwenputer 的解决思路是将 RISC-V 的 RV32IM 指令集及相关扩展“编译”进模型权重,并利用 Qwen3.5 的门控 DeltaNet 内部状态充当 RAM,从而在模型中构建可执行算术、条件分支和程序的 CPU。 测试结果显示,在大整数乘法中,原版 Qwen3.5-4B 准确率为…

要点

  • IT之家 10 月 30 日消息,开发者 Divyansh Agrawal 于 10 月 22 日发布实验性模型 Qwenputer,基于阿里 Qwen3.5-4B 构建, 在神经网络内部实现了 32 位 RISC-V CPU 与内存功能,让大语言模型无需调用 Python 等外部工具,也能执行程序和精确计算。
  • IT之家援引博文介绍,传统 AI 大模型依靠预测下一个词元(Token)生成回答,遇到大整数乘除、长链运算时容易出错,通常需要调用外部计算器或代码解释器。
  • 而 Qwenputer 的解决思路是将 RISC-V 的 RV32IM 指令集及相关扩展“编译”进模型权重,并利用 Qwen3.5 的门控 DeltaNet 内部状态充当 RAM,从而在模型中构建可执行算术、条件分支和程序的 CPU。
  • 测试结果显示,在大整数乘法中,原版 Qwen3.5-4B 准确率为…

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