【第594期】Neural Computers:融合计算与存储的语义化运行态Seventy3

【第594期】Neural Computers:融合计算与存储的语义化运行态

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今天的主题是:

Neural Computers

Summary

我们提出了一个新的前沿方向:神经计算机(Neural Computers,NCs)。它将传统计算机中的计算、存储和输入/输出(I/O)统一到一种“学习得到的运行时状态”中。我们的长期目标是“完全神经计算机”(Completely Neural Computer,CNC):这种新型机器形态成熟后的通用实现,具备稳定执行、显式重编程以及持久化能力复用等特性。

作为第一步,我们研究:是否能够仅依赖收集到的输入/输出轨迹,而不借助程序内部状态的插桩信息,来学习基础的 NC 原语。具体而言,我们将 NC 实例化为一种视频模型,在命令行界面(CLI)和图形用户界面(GUI)环境中,根据指令、屏幕像素以及用户操作(如果可用)来逐帧生成屏幕画面。

我们表明,NC 能够习得基础的界面原语,尤其是在 I/O 对齐和短时域控制方面表现出能力;但在常规能力复用、受控更新以及符号稳定性方面,仍然面临挑战。

最后,我们勾勒了通向 CNC 的发展路线图,旨在建立一种超越当今智能体(agents)和传统计算机的新型计算范式。

原文连接:arxiv.org