Meta AI与沙特阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）联合发布论文，提出「神经计算机」（Neural Computer, NC）概念。其核心是让AI模型本身直接承担计算、存储及输入输出功能，而非仅仅使用或模拟计算机。论文作者包括LSTM共同发明人Jürgen Schmidhuber及其博士生Mingchen Zhuge。
四种机器形态对比
- 传统计算机：围绕显式程序组织。
- Agent：围绕任务组织。
- 世界模型：围绕环境动力学组织。
- 神经计算机：围绕运行时（runtime）组织。
神经计算机的长期目标是实现「完全神经计算机」（CNC），需满足四个条件：图灵完备、可通用编程、行为一致，并具备原生于神经网络的机器语义。
初步验证：视频生成实例
研究团队将NC实例化为一个视频生成模型。模型接收指令、像素和用户操作作为输入，并以视频帧形式“播放”终端或图形界面的运行过程。实验基于约1100小时的终端录屏数据微调Wan2.1视频模型。结果显示，模型能学会终端渲染（如颜色、光标）和简单的输入输出对齐。然而，例程复用、可控更新和符号稳定性仍是待解决的核心挑战。据估计，真正的神经计算机距离实现仍需约三年时间。
