开发者发布实验性模型 Qwenputer
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开发者发布实验性模型 Qwenputer
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AI 综述
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，把 RISC-V RV32IM 指令集编译进模型权重，并用门控 DeltaNet 的内部状态充当内存，使模型无需调用 Python 等外部工具即可执行程序和精确计算。 该项目已在 Hugging Face 和 GitHub 开源，可在配备 24GB 显存的单张 GPU 上运行。报道未给出该模型执行计算的准确率或与其他方案的对比结果。
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最新进展10月30日 14:12
开发者基于 Qwen3.5-4B 发布 Qwenputer，在模型内实现 RISC-V CPU 执行精确计算报道时间线
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10月30日
- IT之家·人工智能开发者基于 Qwen3.5-4B 发布 Qwenputer，在模型内实现 RISC-V CPU 执行精确计算
开发者 Divyansh Agrawal 于 10 月 22 日发布基于阿里 Qwen3.5-4B 的实验性模型 Qwenputer，将 RISC-V RV32IM 指令集编译进模型权重，用门控 DeltaNet 内部状态充当 RAM，无需调用外部工具即可执行程序和精确计算。
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