一台39年前的电脑，99.5%准确率跑起了手写识别

Commodore 64，1982年出厂的8位机，你想象它跑得动卷积神经网络吗？Jarnoh用自修改、周期优化的6502汇编写了一个二值化CNN，在MNIST上达到99.5%的准确率，平均推理0.653秒。这不是模拟器，是裸机。级联模型让它还能做到交互式响应。我看完源码后的判断是：这件事真正的冲击力不在于准确率本身，而在于证明当算力约束到极端时，算法设计的天花板才真正显现——现代深度学习追求的参数量级在这台机器面前完全是另一种思路。有人来打破他的数字吗？

原文：Show HN: MNIST64 – 99.5% accuracy MNIST BNN on a stock Commodore 64 · 来源：Hacker News