神経型コンピュータ

arXiv:2604.06425v2 発表タイプ：置換 要旨：我々はその新領域である「神経型コンピュータ（NC）」を提案します。NC は、従来のコンピュータの計算、メモリ、I/O を統合した、学習された実行状態を持っています。我々の長期的な目標は、「完全神経型コンピュータ（CNC）」であり、これは新興の機械形式の成熟した汎用実現形態で、安定した実行、明示的な再プログラミング、ならびに耐久性のある機能再利用を特徴としています。第一歩として、我々は、装置化されたプログラム状態なしに、収集された I/O トレースのみから要素的な NC 素子が学習できるか否かを調査します。具体的には、我々は NC を CLI と GUI シェットで、指示、ピクセル、およびユーザーアクション（利用可能な場合）から画面フレームをローリング出す動画モデルとして実装します。我々は、NC が要素的なインターフェース素子を習得できることを示しました。特に、I/O 対齐と短時間Horizon制御は成功しましたが、ルーチンの再利用、制御された更新、および記号的安定性は依然として難しい課題となっています。我々は、今日のアジェンツおよび従来のコンピュータを超えた新しい計算パラダイムを確立するための CNC へのロードマップを概説します。

arXiv:2604.06425v2 Announce Type: replace Abstract: We propose a new frontier: Neural Computers (NCs) that unify computation, memory, and I/O of traditional computers in a learned runtime state. Our long-term goal is the Completely Neural Computer (CNC): the mature, general-purpose realization of this emerging machine form, with stable execution, explicit reprogramming, and durable capability reuse. As an initial step, we study whether elementary NC primitives can be learned solely from collected I/O traces, without instrumented program state. Concretely, we instantiate NCs as video models that roll out screen frames from instructions, pixels, and user actions (when available) in CLI and GUI settings. We show that NCs can acquire elementary interface primitives, especially I/O alignment and short-horizon control, while routine reuse, controlled updates, and symbolic stability remain challenging. We outline a roadmap toward CNCs, to establish a new computing paradigm beyond today's agents and conventional computers.