开源项目将NES模拟器编译进约1GB Qwen权重
nesformer项目将NES的6502 CPU、工作内存和卡带ROM编译进标准Qwen3.5模型的权重,所有数值由编译器算出而非训练得到。模型逐个token预测CPU执行日志,主机程序负责画面与手柄输入;测试游戏每帧输出与常规6502模拟器完全一致。项目基于Qwenputer,复用其编译器,并以Gated DeltaNet状态作为机器内存。
Qwen3.5 是阿里巴巴通义千问系列的大语言模型,常被开发者用作微调与本地推理的基座。近期围绕它的报道多来自本地部署和小模型实验:开发者把 NES 模拟器编译进约 1GB 的 Qwen3.5 权重,英伟达用三个微调后的 Qwen3.5 模型构建开源数据引擎 Flora,Bilibili 开源基于 Qwen3.5 的 Index-Translate 翻译模型家族;此外还有 280 美元矿卡 FPGA 跑 Qwen3.5-9B INT4、Kev 与 Jeff 等决策模型,以及 transformers 加入 GGUF 支持并优先适配 Qwen3.5。
nesformer项目将NES的6502 CPU、工作内存和卡带ROM编译进标准Qwen3.5模型的权重,所有数值由编译器算出而非训练得到。模型逐个token预测CPU执行日志,主机程序负责画面与手柄输入;测试游戏每帧输出与常规6502模拟器完全一致。项目基于Qwenputer,复用其编译器,并以Gated DeltaNet状态作为机器内存。
英伟达开源数据引擎Flora,标注一小时机器人视频仅需0.72美元,而使用GPT-6 Astra需88美元,且质量略高。Flora基于三个微调Qwen3.5模型,能更可靠地检测机器人动作错误,是英伟达布局机器人全价值链的关键一步。
开源项目openTPU由AI智能体设计,包含SystemVerilog硬件、指令集、模拟器、编译器及主机软件,可在Xilinx Kintex-7 FPGA卡上运行十个真实权重模型,输出与模拟器逐位一致,展示了AI参与芯片设计的可行性。
一名开发者用eBay上约280美元的SQRL FK33 FPGA矿卡,配合Claude等模型辅助编写RTL,实现了Qwen3.5-9B INT4推理。双卡75MHz下生成速度约3.2 tok/s,上下文扩展后降至2.4 tok/s,并逐层与llama.cpp核对输出。
哔哩哔哩开源基于Qwen3.5的翻译模型族Index-Translate,文本模型覆盖150种语言,并扩展至语音翻译、音节控制和整文档翻译等能力。
NeurIPS 2026论文发现,LLM会坚持反驳错误用户,却接受同一错误答案来自“已验证来源”的说法,称之为权威偏见。在8个模型中,7个模型的正确答案有45%-88%被一条来源说明推翻,GPT-5.4翻转率44.7%,Grok-4.20达87.5%。
开源项目Jeff发布基于Qwen3.5和Gemma 4微调的0.8B/2B零样本决策模型,单次前向传播输出校准概率,无生成文本,在RTX PRO 6000上约22毫秒、M4 Max上约28毫秒;仅用本地硬件和开源模型生成数据训练,并在Hugging Face开放权重。
Hugging Face 在 transformers 中新增 GGUF 模型支持,用户可通过 from_pretrained 加载 Hub 上针对本机内存优化的量化检查点。为接近 llama.cpp 性能,团队复用 ggml 内核并降低 generate 开销,初期聚焦 Apple Silicon 与 Qwen3.5 架构,Ollama、LM Studio、Jan 等本地工具均基于 llama.cpp。
开发者jaredpalmer发布Kev,一系列基于Qwen3.5的小型决策模型,提供0.8B、4B和9B参数版本,含预训练权重、训练代码与评测数据。模型支持是/否、多选和评分问题,可在CUDA与Apple Silicon上运行,4B和9B模型用bf16可装入32GB Mac,API与TypeSafe System One兼容。
Cactus Compute 开源了 Needle 3,一款面向自动化的微型基础模型(121M 参数),在设备端离线运行。模型在3600亿 tokens 上训练,使用 Simple Attention / Hadamard MLP 设计并将 70.8M 参数以“engram”形式存储,算力约 100 MFLOPs/标记。针对工具调用任务(Mobile Actions)得分86.0,超越多款体量远大的模型,并已上 Hugging Face、GitHub、PyPI 并提供浏览器沙箱体验。