核心观点 - 由神经网络驱动的操作系统NeuralOS实现实时预测和渲染图形界面，模拟Windows操作系统的行为 [1][2][6] - 该系统基于RNN和渲染器两大模块，能够跟踪计算机状态变化并生成对应的屏幕画面 [7][8] - 未来GUI可能演变为个性化、动态生成的2D交互画布，颠覆传统固定界面模式 [4][37] 技术实现 - 核心架构：RNN负责状态跟踪，渲染器根据状态和操作生成画面，形成闭环系统 [7][8] - 训练数据：使用Ubuntu XFCE系统的操作录像，包括随机交互和AI Agent模拟的真实操作 [10][11] - 训练流程：分阶段进行RNN预训练、联合训练、计划采样和上下文序列扩展，最终实现帧预测能力 [11] 性能表现 - 优势：画面逼真度接近真实系统，鼠标响应精准，状态转换稳定（如应用启动、窗口切换） [15] - 局限：键盘输入处理不足，快速打字时可能出现延迟或字母顺序错乱 [14] - 测试结果：模型预测准确性较高（主对角线高亮），但存在少量状态混淆 [14] 团队与背景 - 主要成员：5人团队中4位为华人学者，包括滑铁卢大学和加拿大国家研究委员会的研究人员 [17][19][21][23][27][29] - 学术背景：成员研究方向覆盖NLP、机器学习、深度学习应用，部分成员在顶会发表论文且引用量达5000+ [22][25][27][30] - 行业合作：团队成员与英伟达、Google Deepmind等企业有合作或兼职关系 [28][29] 应用与展望 - 当前形态：提供在线演示版本，需H100显卡支持运行，用户操作过多导致系统负载较高 [32][35] - 开源优化：代码开源后有望提升性能，未来或实现更高效的动态界面生成 [36] - 潜在方向：探索生成式神经接口在下一代人机交互系统中的落地场景 [6][37]