پرش به محتوای اصلی
آخرین اخبار
۲ وایر پاداش مطالعه

پروژه nesformer؛ اجرای پردازنده نینتندو درون وزن‌های مدل زبانی Qwen3.5

انتشار:۱۰ آبان ۱۴۰۵(لحظاتی پیش)
۲ دقیقه زمان مطالعه
۰ دیدگاه
اشتراک و پسندیدن

پروژه متن‌باز nesformer با ابتکاری کم‌نظیر، پردازنده کنسول نینتندو را به‌طور مستقیم درون وزن‌های دست‌نخورده مدل زبانی Qwen3.5 کامپایل کرده است. در این ساختار هیچ فرآیند یاد‌گیری ماشینی وجود ندارد و تمام وزن‌ها به کمک یک کامپایلر اختصاصی محاسبه می‌شوند. با این روش، اجرای بازی‌های معروفی مانند سوپر ماریو به‌صورت توکن‌به‌توکن و بر بستر استنتاج یک مدل زبانی انجام می‌پذیرد.

پروژه nesformer؛ اجرای پردازنده نینتندو درون وزن‌های مدل زبانی Qwen3.5

در یک نگاه (نکات کلیدی خبر)

خلاصه مهم‌ترین نکات و تحولات این گزارش برای مطالعه سریع

  • پروژه متن‌باز nesformer پردازنده کنسول نینتندو و حافظه رم آن را بدون نیاز به هیچ‌گونه آموزش هوش مصنوعی مستقیماً به وزن‌های مدل Qwen3.5 تبدیل کرده است.
  • این مدل با استفاده از لایه بازگشتی Gated DeltaNet حافظه رم دستگاه را شبیه‌سازی می‌کند و گزارش اجرای پردازنده را توکن‌به‌توکن پیش‌بینی می‌نماید.
  • این دستاورد نشان می‌دهد معماری مدل‌های زبانی قابلیت تبدیل شدن به کامپیوترهای همه‌منظوره را برای اجرای دقیق برنامه‌های قطعی دارند.

معرفی پروژه

پروژه nesformer یک پروژه متن‌باز توسعه‌داده‌شده توسط Drew Breunig (با حساب کاربری dbreunig در گیت‌هاب) است که در تاریخ ۳۰ اکتبر ۲۰۲۶ معرفی شد و پردازنده کنسول محبوب نینتندو (NES) را درون وزن‌های دست‌نخورده مدل زبانی Qwen3.5 کامپایل می‌کند. پردازنده اصلی این کنسول یعنی 6502 CPU (هسته تراشه 2A03)، به‌همراه ۲ کیلوبایت حافظه رم فعال و رام کارتریج بازی، همگی درون یک چک‌پوینت استاندارد Qwen3_5ForCausalLM اجرا می‌شوند.

در این پروژه هیچ آموزش یا یاد‌گیری ماشینی وجود ندارد، بلکه یک کامپایلر تک‌تک وزن‌ها را محاسبه و تعیین می‌کند. هنگام اجرای بازی، مدل زبانی لاگ اجرای پردازنده را توکن‌به‌توکن پیش‌بینی می‌کند؛ در حالی که یک برنامه جانبی سبک و میزبان، وظیفه رندر تصاویر، خواندن کلیدهای دسته‌بازی و مدیریت وقفه‌های عمودی (vblank) را بر عهده دارد. از جمله دموهای اجراشده در این پروژه می‌توان به مرحله ۱-۱ بازی خاطره‌انگیز Super Mario Bros. اشاره کرد.

توضیحات فنی

نحوه کارکرد سامانه

  • توسعه بر پایه Qwenputer: این پروژه از کامپایلر پروژه Qwenputer اثر دیویانش آگراوال (Divyansh Agrawal) بهره می‌برد که پیش‌تر پردازنده‌های CHIP-8 و RISC-V را در مدل Qwen3.5-4B کامپایل کرده بود.
  • ترفند اصلی معماری: وضعیت بازگشتی لایه Gated DeltaNet در این مدل، دقیقاً همان حافظه سیستم است؛ بنابراین ترنسفورمر حافظه رم کنسول را درون وضعیت پنهان (Hidden State) خود نگه‌داری می‌کند.
  • دقت اجرایی بی‌نقص: در بازی‌های آزمایشی موجود، فریم‌به‌فریم خروجی این مدل دقیقاً و بدون کم‌وکاست با خروجی شبیه‌سازهای کلاسیک پردازنده 6502 مطابقت دارد.
  • تقسیم دقیق وظایف: مدل زبانی بزرگ اجرای دستورات پردازنده مرکزی (CPU) را انجام می‌دهد و برنامه میزبان سبک مدیریت پردازنده گرافیکی (PPU)، ورودی‌ها و وقفه‌ها را مدیریت می‌کند.

اهمیت و کاربردهای پژوهشی

این دستاورد یک نمایش ملموس از این حقیقت است که معماری‌های مدرن مدل‌های زبانی، در اصل نوعی کامپیوتر همه‌منظوره محسوب می‌شوند؛ شما می‌توانید یک برنامه قطعی و واقعی را بدون نیاز به گرادیان نزولی مستقیماً درون وزن‌های شبکه عصبی جای دهید. این قابلیت افق‌های جذابی برای پژوهش‌های تفسیرپذیری، برنامه‌های عصبی کامپایل‌شده و افزودن زیرسیستم‌های الگوریتمی دقیق به مدل‌های زبانی باز می‌کند؛ گذشته از این، اجرای سوپر ماریو روی یک مدل زبانی یک آزمایش فنی و سرگرم‌کننده بسیار هیجان‌انگیز است.

راهنمای استفاده

نحوه تست و اجرا

  1. کدها و وزن‌های مدل را از صفحه github.com/dbreunig/nesformer دریافت کنید (فایل‌های فشرده nesformer.zip و nesformer-weights.zip را در یک پوشه واحد استخراج کنید، به‌طوری که پوشه وزن‌ها در کنار بسته nesformer/ قرار گیرد).
  2. راهنمای سریع فایل README را برای اجرای رام آزمایشی دنبال کنید؛ برای اجرای سایر بازی‌ها می‌توانید از رام‌های اختصاصی و قانونی خود استفاده نمایید.
  3. خروجی اجرای بازی را با یک شبیه‌ساز معمولی پردازنده 6502 مقایسه کنید تا از انطباق دقیق و صددرصدی فریم‌ها اطمینان حاصل نمایید.
  4. برای مطالعه جزئیات فنی بیشتر و پیشینه موضوع، مقاله معرفی پروژه Qwenputer اثر دیویانش آگراوال را در وبلاگ او (divagr.com/blog/qwenputer) مطالعه کنید.

بازخورد و اشتراک‌گذاری این مطلب

اگر این گزارش برایتان مفید بود، با پسندیدن و اشتراک‌گذاری آن با دیگران، از محتوای تخصصی هوش مصنوعی حمایت کنید.

اشتراک‌گذاری در شبکه‌های اجتماعی:

دیدگاه ها و گفتگوی تخصصی

نظرات خود را با جامعه مخاطبان وایر ای آی در میان بگذارید

۰ دیدگاه

هنوز دیدگاهی برای این مطلب ثبت نشده است

اولین نفری باشید که دیدگاه، تحلیل یا دیدگاه خود را درباره این موضوع با دیگران به اشتراک می گذارد.

مطالب مرتبط و پیشنهادی

مدل جهان Mundo با چند عکس ساده، محیط‌های سه‌بعدی تعاملی برای آموزش ربات‌ها خلق می‌کند
آخرین اخبار

مدل جهان Mundo با چند عکس ساده، محیط‌های سه‌بعدی تعاملی برای آموزش ربات‌ها خلق می‌کند

مدل جهان جدید Mundo قادر است تنها با دریافت چند عکس ساده یا ویدیویی کوتاه از یک اتاق، محیطی سه‌بعدی، قابل کاوش و منطبق بر قوانین فیزیکی خلق کند. در این محیط شبیه‌سازی‌شده، ربات‌ها می‌توانند به کاوش بپردازند، اشیا را جابه‌جا کنند و مهارت‌های ناوبری را پیش از ورود به دنیای واقعی بیاموزند.

۲ دقیقه مطالعه
۰
۱۰ آبان
استارتاپ KineDB با جذب سرمایه ۸۵۰ هزار یورویی، همگام‌سازی آفلاین را به درون پایگاه داده می‌آورد
آخرین اخبار

استارتاپ KineDB با جذب سرمایه ۸۵۰ هزار یورویی، همگام‌سازی آفلاین را به درون پایگاه داده می‌آورد

استارتاپ KineDB با جذب سرمایه ۸۵۰ هزار یورویی در مرحله پیش‌بذری، در پی بازتعریف معماری نرم‌افزارهای محلی و موبایلی است. این شرکت با ادغام قابلیت همگام‌سازی آفلاین درون موتور پایگاه داده، نیاز به لایه‌های ارتباطی مجزا میان سرور و دستگاه کاربر را حذف می‌کند. با این راهکار، توسعه اپلیکیشن‌های مستقل از اینترنت با پیچیدگی زیرساختی بسیار کمتری انجام خواهد شد.

۱ دقیقه مطالعه
۰
۱۰ آبان
مدل هوش مصنوعی Ludi 0.2 معرفی شد؛ فناوری جدیدی برای درک رفتار و حرکات انسان توسط ربات‌ها
آخرین اخبار

مدل هوش مصنوعی Ludi 0.2 معرفی شد؛ فناوری جدیدی برای درک رفتار و حرکات انسان توسط ربات‌ها

استارتاپ Ludo Robotics از نسخه جدید مدل هوش مصنوعی Ludi 0.2 برای ربات‌های اجتماعی رونمایی کرد. این سامانه به ربات‌ها امکان می‌دهد به‌جای اجرای صرف دستورهای ساده، نیت واقعی انسان را درک کنند، حرکات بدن را تشخیص دهند و گفتگو را ادامه دهند. این دستاورد مسیر تازه‌ای برای توسعه ربات‌های خدمت‌رسان و خانگی هوشمند می‌گشاید.

۲ دقیقه مطالعه
۰
۱۰ آبان