Unconventional AI 用耦合振荡器做图像生成，代码全部开源
NaveenGRao · x · 2026-09-17
由 AI 系统、模拟电路、计算理论与神经科学专家创立的 Unconventional AI 正在重新思考计算基础，目标是达到生物级能效。要点：
- Un-0 模型：基于耦合振荡器系统的图像生成器（物理计算基底），在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74，接近当时主流常规方法的水平；权重、训练与消融代码全部开源。
- 稀疏性研究：耦合振荡网络可剪掉 98.4% 连接同时 FID 提升 1.9。
- DS-ISA：首个面向动力学系统硬件的指令集架构，让软件可以编程「用物理做计算」的 AI 硬件。
- 存储栈研究：放宽误码率要求让 PCM 到 eDRAM 各得其所。
- 首届 Unconventional Grant 向 Stanford、MIT、Yale 等 5 个项目各资助 10 万美元。
公司理念：「谁最高效地把能量转化为智能，谁就有结构性优势」，目标是加速「实验↔洞见」循环，最终超越生物效率。
所属事件:Naveen Rao 芯片初创 5 个月流片，物理计算能耗低至 900nJ(5 条相关)→
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