Qwenputer 将 RISC-V 指令集写入模型权重，这一技术路径有何意义？怎么回事？

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。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。 qwenputer 问世：把 risc-v cpu 指令集塞进模型，ai 算数不再靠外部工具

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• 首次收录：2026-11-06 12:54:42 UTC
• 最近更新：2026-11-06 13:09:44 UTC
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