论文导读

NeuralOS: Towards Simulating Operating Systems via Neural Generative Models

Luke Rivard, Sun Sun, Hongyu Guo, Wenhu Chen, Yuntian Deng

首个 arXiv 版本：2025-07-11 · ICLR 2026

原始版本：2025-07-11 · 修订版：2026-03-12 · ICLR 2026

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NeuralOS 研究 AI 操作系统与下一代 GUI 的生成式计算方向。模型从交互数据中学习计算机环境，结合循环状态跟踪与扩散渲染器，根据鼠标和键盘输入预测下一帧屏幕图像。

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研究贡献与问题设置

形式化操作系统界面生成问题，并提出状态跟踪、精确的光标位置条件表示、分阶段训练和数据采集方法。2026 年修订版进一步展示了如何从合成训练数据中学习一个新的模拟应用。

模型输出

以自回归方式生成的桌面画面序列。

动作接口

光标坐标、鼠标左键和右键点击，以及键盘按下和释放事件。

状态与记忆

层次化循环模型跨帧保留状态，并为扩散渲染器提供条件信息。

与 NeuralOS 的联系

提出 NeuralOS，以及通过学习来模拟操作系统界面的问题定义。

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适用范围与限制

精细文本输入和长时间跨度的状态保持仍有困难。模拟界面不提供传统操作系统底层的文件系统、进程或应用服务。

相关术语：NeuralOS、神经操作系统、AI操作系统、下一代GUI、学习式计算机模拟器、生成式界面、GUI 世界模型、桌面世界模型、生成式 GUI 仿真、状态记忆、动作条件视频预测、动作条件屏幕生成

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