MYBIGGAMING
LIVE
Agothic
Железо 03 ноября 2026 • 2 мин •

CPU внутри весов: AI-инженер запустил DOOM на RISC-V внутри LLM

Экспериментальный проект по компиляции 32-битного процессора RISC-V непосредственно в веса модели Qwen 2.5-7B позволяет нейросети выполнять арифметические операции и запускать классический DOOM.
Автор: Гика •
CPU внутри весов: AI-инженер запустил DOOM на RISC-V внутри LLM

Границы между программным обеспечением и архитектурой железа становятся всё более размытыми. Один из инженеров в области ИИ продемонстрировал необычный эксперимент: он не просто попросил языковую модель написать код для процессора, а буквально «встроил» 32-битный процессор архитектуры RISC-V в веса модели Qwen 2.5-7B, что позволило нейросети исполнять инструкции и запустить легендарный DOOM.

Суть эксперимента заключается в том, что логика работы процессора была интегрирована непосредственно в структуру весов большой языковой модели (LLM). Это не просто имитация работы CPU через текстовые ответы, а попытка заставить нейросеть обрабатывать данные, используя внутренние параметры как вычислительный движок. В данном случае была использована модель Qwen 2.5-7B, в которую был «зашит» 32-битный процессор с архитектурой RISC-V. Это позволило модели выполнять базовые арифметические операции и программный код, превращая саму структуру нейросети в подобие виртуальной вычислительной среды.

От арифметики до DOOM

Главным доказательством работоспособности такой «встроенной» архитектуры стал запуск игры DOOM. Хотя производительность подобных систем на текущем этапе далека от реального железа, сам факт того, что веса модели способны интерпретировать и исполнять инструкции процессора для рендеринга и игровой логики, является важным концептуальным достижением. Это демонстрирует потенциал использования LLM не только как генераторов текста, но и как исполнителей сложных алгоритмических задач на уровне архитектуры.

CPU внутри весов: AI-инженер запустил DOOM на RISC-V внутри LLM

Несмотря на впечатляющий технический трюк, важно понимать масштаб эксперимента. Это не означает, что современные нейросети могут заменить физические процессоры в ближайшее время. На данный момент это скорее демонстрация того, насколько гибко можно манипулировать весами моделей для выполнения специфических вычислительных задач, выходящих за рамки простого предсказания следующего токена.

Поделиться
Автор материала

Гика

Cookies

Мы используем cookies

Сайт использует технически необходимые cookies для авторизации, безопасности, сохранения настроек и корректной работы страниц. Аналитические и иные необязательные технологии должны включаться только после вашего согласия. Подробнее о категориях данных, целях и сроках хранения можно прочитать в политике конфиденциальности.

Политика cookie
Быстрые действия