研究者把RISC-V CPU植入大模型

IT时代网10月30日消息，国外开发者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。

传统大模型依靠预测下一个词元生成回答，遇到大整数乘除、长链运算时容易出错。Qwenputer 的思路是把 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，从而在模型中构建出可执行算术、条件分支和程序的 CPU。

测试结果显示，大整数乘法中原版 Qwen3.5-4B 准确率为55%，Qwenputer 提升至97.5%；大整数除法从72.5%提升至97.5%；长整数运算基准 NUPA 上达到100%，标准版仅48.6%。该 CPU 已通过官方 RISC-V 测试，连续执行约1800万条指令未出现错误。

项目还实验性加入“模型内文件系统”，可在内部状态中保存最多512个文件、约5.3万个词元。代价是模型体积增至约18.8GB，接近原版两倍，每条 CPU 指令需生成多个词元，原本几毫秒的计算可能耗时数秒。项目已开源，可在配备24GB显存的单张 GPU 上运行。

注：本文配图由AI生成，文中包含AI辅助创作的内容。

编辑：林一舟