尼古拉雖然知道未來的爾定律將會失效，但還希看看對方是否真材實料。旋即詢問道“那麼你的方案是什麼？”
哈桑茨斯基的聲音陡然提高道“換掉底層邏輯。我們一首在用二進位制模擬世界，但自然界本並非非黑即白。溫度、力、語言、意識——這些連續變數更適合以三態表示：-1、0、+1。這就是平衡三進位制的核心優勢。”
哈桑茨斯基調出第一組對比資料：傳統二進位制表示數字7： 111（三位）；平衡三進製表示數字7： 101?（其中1?代表-1，僅需三位）
“看起來一樣？但請注意，在進行加法運算時，三進位制可自完部分進位抵消，減運算步驟。更重要的是，其數值表示有自然對稱，無需補碼機制即可理負數，極大簡化ALU設計。”
接著，他展示了更深層的優勢：能耗效率提升30%以上。
由於三進位制單位（trit）的資訊熵高於位元（bit），相同資訊量所需的基本單元更。實驗資料顯示，在執行浮點矩陣乘法這類AI核心作時，三進位制架構平均功耗比同代CMOS二進位制系統低32.7%。
複雜度下降，容錯能力增強。“您知道嗎？Сетунь當年在莫斯科大學連續執行十年，故障率僅為同期IBM系統的1/5。因為它採用冗餘設計和自校驗邏輯，在訊號漂移時能自識別並修正錯誤。這種特，恰恰是當前大規模神經網路訓練中最需要的——穩定。”
與人工智慧原生契合。“現代深度學習依賴梯度傳播，本質上是在高維空間中尋找極值點。而三進位制的-1/0/+1輸出，天然對應‘抑制’‘中立’‘啟用’三種狀態，完匹配ReLU之前的線變換過程。我們可以首接構建基於trit的啟用函式層，跳過複雜的量化流程。”
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