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 基于阿里 Qwen3.5-4B 推出实验性模型 Qwenputer，在神经网络内部实现 32 位 RISC-V CPU 与内存功能，让大语言模型无需调用外部工具即可执行程序和精确计算。测试显示其在大整数乘除和长整数运算基准上的准确率大幅提升。 该项目还实验性地加入“模型内文件系统”，可在门控 DeltaNet 状态中保存最多 512 个文件、约 5.3 万个词元并在后续对话中加载。目前项目已在 Hugging Face 和 GitHub 开源，可在配备 24GB 显存的单张 GPU 上运行。
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最新进展10月30日 14:12
Qwenputer 问世：基于千问将 RISC-V 指令集塞进模型，实现不靠外部工具精准算数报道时间线
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10月30日
- IT之家Qwenputer 问世：基于千问将 RISC-V 指令集塞进模型，实现不靠外部工具精准算数
开发者基于阿里 Qwen3.5-4B 推出实验性模型 Qwenputer，在神经网络内部实现 32 位 RISC-V CPU 与内存功能，让大语言模型无需调用外部工具即可执行程序和精确计算。测试显示其在大整数乘除和长整数运算基准上的准确率大幅提升，同时项目已在 Hugging Face 和 GitHub 开源。
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