divagr1925开源Qwenputer 项目(32位)

🫨绝了啊！有人把完整CPU + 另一个LLM塞进Qwen3.5-4B权重里，还跑出了故事！

有人用Qwen3.5-4B做了件疯狂的事：直接把完整32位RISC-V CPU编译进模型权重，再用它跑出另一个LLM（Karpathy的stories260K）。

全程在模型自己的forward pass里完成，零外部运行时、零工具调用，数学精度直接从55%干到97.5%+，还是bit-exact的。

核心亮点：

🔹CPU硬核嵌入：11层编译出来的RV32IM（+Zba+大数单元）直接塞在Qwen前面，权重全是编译器算出来的，没训练。

🔹RAM就是模型自己：用Gated DeltaNet状态当精确可读写的RAM，寄存器、PC、栈全在里面。

🔹从CPU进化到NPU：QwenPU进一步编译了向量单元（矩阵乘、softmax、注意力），把stories260K当成C程序跑在Qwen内部，权重也存在DeltaNet里。

🔹效果炸裂：DeepMind大数乘法55% → 97.5%，部分甚至超过带Python工具的基座；全链路bit-exact，230k+步零误差。

🔹完全开源：代码MIT，权重Apache-2.0，可直接加载。

快速上手步骤：

1️⃣克隆代码 git clone

2️⃣装依赖 + 下权重 cd experimental/riscv && uv sync --extra hf hf download divagr1925/Qwen3.5-4B-Qwenputer --local-dir qwenputer-rv

3️⃣直接问它算数 uv run python -m qwenputer-rv \ --firmware tests/data/rv/calc-bridge.elf \ --ask "Use calc: what is 123456789 * 987654321?"

4️⃣想看LLM inside LLM：切到QwenPU仓库跑

冲击力总结：这不是工具调用，不是插件，是真的把一台计算机+小模型编译进另一个大模型的权重里，然后让它自己跑。未来是不是可以无限套娃？

GitHub（CPU）： GitHub（QwenPU）： HF权重： #Qwen #Qwenputer #LLM #RISCV #AI #开源 #黑科技 #Karpathy