【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：https://arxiv.org/abs/2604.06425