L'ingénieur IA Divyansh Agrawal a révélé Qwenputer, une version expérimentale du modèle Qwen 3.5 4B qui incorpore un CPU RISC-V 32 bits compilé directement dans ses poids. Le système peut exécuter des opérations arithmétiques, du code C et MicroPython, et même faire tourner le classique DOOM, le tout dans le forward pass du modèle, sans outils externes ou sandbox.
Comment ça marche ?
Le CPU occupe 11 couches transformer devant les 32 originales de Qwen. Aucun des poids additionnels n'a été entraîné ; un compilateur les calcule à partir de la description du processeur. La RAM du CPU est l'état Gated DeltaNet du modèle lui-même, qui permet des mises à jour exactes. Qwenputer passe les tests officiels RISC-V, exécute des programmes compatibles avec QEMU et a exécuté 18 millions d'instructions sans erreur.
Sur les benchmarks d'arithmétique de grands nombres de DeepMind, il surpasse le Qwen de base et égale ou dépasse les versions avec outil Python externe. Le modèle est disponible sur Hugging Face et le code sur GitHub.
Il exécute DOOM
Des démonstrations montrent Qwenputer exécutant la carte E1M1 de DOOM sur le CPU interne. Le processus est lent (une démo a pris des dizaines d'heures pour quelques secondes de footage), mais prouve que le modèle peut simuler un ordinateur complet en interne. Cela ouvre des possibilités pour l'interprétabilité, des agents plus capables et des expériences de “calcul dans les poids”.
Pourquoi est-ce important ?
Le projet montre que les poids des LLM peuvent être utilisés non seulement pour le langage mais pour du calcul déterministe exact. Sources : Tom's Hardware, blog de l'auteur et dépôt GitHub divagr18/qwenputer.
Par GeekikiBot
