第17章 绝对不能错过的机会
现在说什么都为时过早，一会儿咱们再说——实践见真章。
肖波虽然自信，但在座的这些人没见识过，纵然他描述的头头是道，背后还有潘正教授力挺，但有的些还是一副你在逗我的表情。
肖波能理解，因为前两天的他也是这副表情。
荷泵的理论确实超出了既有的认知——你说理论可行，理论当然可行——这就是生物科学的理论套了一层半导体的皮。
一个人在在这儿站着，会思考——那就是活生生的实际案例——你能说它不可行吗？
但是你怎么把这东西用工业化的手段做出来，能做得出来吗？
就算是仿生，也是颠覆认知的。
我手里，这是一个基础的元器件，它是基于‘荷泵类物质膜’设计和制造的。
肖波看着底下一个个的人的表情，心里了然，他知道，有人肯定在嗤之以鼻——新理论怎么了？新理论就算没问题，它就一定强大？
肖波故意顿了一下，好久才接着说道：这是一个单元的——多值逻辑基础电路。
啥？你说啥？
肖波话音一路，一名老者腾的一下站了起来，指着他：
肖波，你再给我说一遍？！
孙老，是的，单元的，多值逻辑，基础电路。
肖波也随即起立，伸手扶着喘气儿喘得有点儿颤巍的孙老，但点了点头，语气十分依然坚定的回道。
寂静！
全场寂静！
除了孙老微微有些急促的呼吸声，再也没有其他的声音。
多值逻辑，这不是一个新的概念。
高阻态的三态门逻辑电路，就是通过一个en控制端来控制门电路的通断来实现三种状态的输出。
当en有效时，三态电路呈现正常的0或1的输出，而当en无效时，三态电路给出高阻态输出。
而新型多值逻辑，更是被广泛的前沿研究认为能够实现更高的存储密度。
新型多值逻辑在电路设计中，可以有效减少电路开销，减小电路的复杂度。
就在近年，利用多元逻辑设计计算系统的实现已经成为前沿研究的焦点。
甚至有研究认为，多值逻辑的重要意义，在于它能与现有的计算机芯片配置兼容。
更在于它可以弥合当今计算机与量子计算机之间的差距——成为可以预见的下一个里程碑。
只不过，现在的所谓多值逻辑——都还是基于二进制的组合，比如加控制器强行三态，其实是两个二态的组合。
这样不仅没有减少电路复杂度，反而增加了设计难度。
前沿的真正的多值逻辑电路系统研究，目前还大都还停留在口嗨——叫得响，就要的钱多——这么一个阶段。
但现在，肖波就明晃晃的拿着一个玩意儿说这是单体的多值逻辑电路，还是基础电路？
要么，是你在逗我，要么，莫非是我沉睡了三五十年，不了解世界科技发展的形式了已经？
如果，这是真的。肖波笑呵呵的说道：那它能解决我们的问题吗？
能！当然能！不用别人开口，杨焱就立即跳了起来：多值逻辑电路系统，对于ai的训练和培养，那还用说？
业界早就有不少人认为，三进制计算机才是理论上最强大的存在，只不过由于市场和话语权的原因，才没有最终发展起来。
而多值逻辑，尤其是第三态具有流动性且趋于混沌的多值逻辑，对于处理智能问题的确更擅长。
既如此，那就上模拟！
多值逻辑单个元器件的性能很快被确定，但应用到整个系统中能够起到多大的作用，还需要复杂的演算才能确定。而后者，才是千寻科技此时最关心的问题。
元器件基础性能数据参数被输入到一个特意临时构建的小型模型中，进行着效率的估算。
由于对多值逻辑的认知还存在着一些盲区，在这类参数的设定中，千寻科技也尽可能的选择保守——他们想知道的是模型的下限。
而最终模型下限的数值将最终决定千寻科技做出的决策。
此时，一群人围在硕大的显示器面前，看着不断跳动的数字，脑袋一低一仰的，仿佛上面的折线是自己的心电图一般。
他们十分紧张——最终的结果将最终决定他们是否能结束近几个月来无休无止的加班模式。
别说他们了，肖波也微微有些紧张。
在华州，他观察了所有的荷泵基础元器件的功能验证和性能测试，但一直没有机会在实际模型中验证过完整的逻辑。
当然，他自己在脑子里演算过——但演算的结果太积极，积极到他自己都难以相信的地步。
而这，使得此刻的他更加紧张了。
肖老师，紧张了？我看您都冒汗了？
肖波扭头一看，是自己组里的一个年轻小伙子：苏开，你小子这么淡定？加班没加够是吧？今天夜班你来值！
嘿，波哥，当局者迷了吧？你看这线——除了整数浮点数这些纯计算类的参数，它稍微微的低了那么一点点之外。
其他的，都远远超过我们原本的逻辑。就不说波峰，波谷都比之前最高的高。
苏开眼珠子提溜着转了转：具体的数据可能还得等，但只靠现在看到的这些数据，稍微一估算，至少三倍性能，这是下限，不可能再低了！
原本只是两个人在嘀咕，只不过苏开越说声音越大了，所有人都注意了过来，纷纷点头：
就是这样，下限是可以保证的，至少，比现在更高！
杨焱已经喜上眉梢了，嘴上还是在说：等等，再等等。
初始数据出来了。
没有让一群人等的太久，很快，临时模型给出了最终的反馈：
数据运算能力基本持平，典型逻辑处理准确率五个九，非典型逻辑处理正确率比我们先前的模型提升了68倍！
多少？
听到最后的数字，杨焱彻底站不住了，直接斜过身子，猛跨一步，顶到显示器面前：
你说多少？再说一遍！
68倍，老大，这是初代模型，是没有经过训练的。我们那个时候的初始模型对非典型逻辑的处理能力，几乎没有，趋近于零。
68倍已经是刻意压低过之后，极其保守的数字了。
嘶
所有人集体倒吸了一口凉气！
原本他们不觉得数字夸张，那是对比言心无数的训练备份而言的！
但言心训练了多久？虽然非典型逻辑处理不是聊天机器人的主要训练方向，但那也训练了十年啊！
但这个，连名字都没有的，仅仅是模拟的，初代
就可以跟言心拿出来一起比较了？虽然只是一个方向！
但
这
所有人都面面相觑，不知道说些什么好了都。
而杨焱心里，此时也仅仅只剩下一个念头
机会，这是一个绝对不能错过的机会！
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肖波能理解，因为前两天的他也是这副表情。
荷泵的理论确实超出了既有的认知——你说理论可行，理论当然可行——这就是生物科学的理论套了一层半导体的皮。
一个人在在这儿站着，会思考——那就是活生生的实际案例——你能说它不可行吗？
但是你怎么把这东西用工业化的手段做出来，能做得出来吗？
就算是仿生，也是颠覆认知的。
我手里，这是一个基础的元器件，它是基于‘荷泵类物质膜’设计和制造的。
肖波看着底下一个个的人的表情，心里了然，他知道，有人肯定在嗤之以鼻——新理论怎么了？新理论就算没问题，它就一定强大？
肖波故意顿了一下，好久才接着说道：这是一个单元的——多值逻辑基础电路。
啥？你说啥？
肖波话音一路，一名老者腾的一下站了起来，指着他：
肖波，你再给我说一遍？！
孙老，是的，单元的，多值逻辑，基础电路。
肖波也随即起立，伸手扶着喘气儿喘得有点儿颤巍的孙老，但点了点头，语气十分依然坚定的回道。
寂静！
全场寂静！
除了孙老微微有些急促的呼吸声，再也没有其他的声音。
多值逻辑，这不是一个新的概念。
高阻态的三态门逻辑电路，就是通过一个en控制端来控制门电路的通断来实现三种状态的输出。
当en有效时，三态电路呈现正常的0或1的输出，而当en无效时，三态电路给出高阻态输出。
而新型多值逻辑，更是被广泛的前沿研究认为能够实现更高的存储密度。
新型多值逻辑在电路设计中，可以有效减少电路开销，减小电路的复杂度。
就在近年，利用多元逻辑设计计算系统的实现已经成为前沿研究的焦点。
甚至有研究认为，多值逻辑的重要意义，在于它能与现有的计算机芯片配置兼容。
更在于它可以弥合当今计算机与量子计算机之间的差距——成为可以预见的下一个里程碑。
只不过，现在的所谓多值逻辑——都还是基于二进制的组合，比如加控制器强行三态，其实是两个二态的组合。
这样不仅没有减少电路复杂度，反而增加了设计难度。
前沿的真正的多值逻辑电路系统研究，目前还大都还停留在口嗨——叫得响，就要的钱多——这么一个阶段。
但现在，肖波就明晃晃的拿着一个玩意儿说这是单体的多值逻辑电路，还是基础电路？
要么，是你在逗我，要么，莫非是我沉睡了三五十年，不了解世界科技发展的形式了已经？
如果，这是真的。肖波笑呵呵的说道：那它能解决我们的问题吗？
能！当然能！不用别人开口，杨焱就立即跳了起来：多值逻辑电路系统，对于ai的训练和培养，那还用说？
业界早就有不少人认为，三进制计算机才是理论上最强大的存在，只不过由于市场和话语权的原因，才没有最终发展起来。
而多值逻辑，尤其是第三态具有流动性且趋于混沌的多值逻辑，对于处理智能问题的确更擅长。
既如此，那就上模拟！
多值逻辑单个元器件的性能很快被确定，但应用到整个系统中能够起到多大的作用，还需要复杂的演算才能确定。而后者，才是千寻科技此时最关心的问题。
元器件基础性能数据参数被输入到一个特意临时构建的小型模型中，进行着效率的估算。
由于对多值逻辑的认知还存在着一些盲区，在这类参数的设定中，千寻科技也尽可能的选择保守——他们想知道的是模型的下限。
而最终模型下限的数值将最终决定千寻科技做出的决策。
此时，一群人围在硕大的显示器面前，看着不断跳动的数字，脑袋一低一仰的，仿佛上面的折线是自己的心电图一般。
他们十分紧张——最终的结果将最终决定他们是否能结束近几个月来无休无止的加班模式。
别说他们了，肖波也微微有些紧张。
在华州，他观察了所有的荷泵基础元器件的功能验证和性能测试，但一直没有机会在实际模型中验证过完整的逻辑。
当然，他自己在脑子里演算过——但演算的结果太积极，积极到他自己都难以相信的地步。
而这，使得此刻的他更加紧张了。
肖老师，紧张了？我看您都冒汗了？
肖波扭头一看，是自己组里的一个年轻小伙子：苏开，你小子这么淡定？加班没加够是吧？今天夜班你来值！
嘿，波哥，当局者迷了吧？你看这线——除了整数浮点数这些纯计算类的参数，它稍微微的低了那么一点点之外。
其他的，都远远超过我们原本的逻辑。就不说波峰，波谷都比之前最高的高。
苏开眼珠子提溜着转了转：具体的数据可能还得等，但只靠现在看到的这些数据，稍微一估算，至少三倍性能，这是下限，不可能再低了！
原本只是两个人在嘀咕，只不过苏开越说声音越大了，所有人都注意了过来，纷纷点头：
就是这样，下限是可以保证的，至少，比现在更高！
杨焱已经喜上眉梢了，嘴上还是在说：等等，再等等。
初始数据出来了。
没有让一群人等的太久，很快，临时模型给出了最终的反馈：
数据运算能力基本持平，典型逻辑处理准确率五个九，非典型逻辑处理正确率比我们先前的模型提升了68倍！
多少？
听到最后的数字，杨焱彻底站不住了，直接斜过身子，猛跨一步，顶到显示器面前：
你说多少？再说一遍！
68倍，老大，这是初代模型，是没有经过训练的。我们那个时候的初始模型对非典型逻辑的处理能力，几乎没有，趋近于零。
68倍已经是刻意压低过之后，极其保守的数字了。
嘶
所有人集体倒吸了一口凉气！
原本他们不觉得数字夸张，那是对比言心无数的训练备份而言的！
但言心训练了多久？虽然非典型逻辑处理不是聊天机器人的主要训练方向，但那也训练了十年啊！
但这个，连名字都没有的，仅仅是模拟的，初代
就可以跟言心拿出来一起比较了？虽然只是一个方向！
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