分享一些我曾研究过、但短期内不再准备继续研究的主意。 为免恶性竞争的麻烦，我还打算继续研究的主意，便暂时不在这里公开了。 如果有人看到这些内容后愿意继续研究，不失为尽其用。
（如果还愿意带上我一起合作，自然是更好的了）
[2019] 与非神经网络（NANDNet）
这是团队为实现启蒙1号而最早尝试采用的技术路线，对NANDNet的早期研究催生了实验室的芯片学习（Chip Learning）兴趣小组并且活跃至今。
2019年7月17日，陈云霁找到我讨论人工智能与符号逻辑结合的研究路线。 他提出采用人工智能模型拟合一颗处理器的中期愿景，并询问我有什么具体技术路线。 18日，我展示了与非神经网络（NANDNet）的想法。
NANDNet将与非逻辑进行连续松弛（continuous relaxiation），将离散的符号逻辑以数值连续的表达式表达，然后运用深度学习中的梯度下降进行优化。
以正数表达逻辑1，以负数表达逻辑0，与非逻辑可以写作：
随即NANDNet投入研究，以拟合4位加法器为短期目标。 初期进展喜人：20日，4位加法器准确率达到42%；21日，准确率达到88%；22日，准确率达到95%。 然而，在后来的一年半时间内，NANDNet都未能实现最终的准确率突破，也没有在更大规模的问题上取得什么有意义的研究成果。
2021年，承书尧的BSD方案取得突破；年底，以BSD方案构建的启蒙1号成功通过流片测试，NANDNet相关研究自然终止。
[2021] 芯海设想
源于我对美芯片制裁的担忧。中美半导体制造技术存在差距，体系结构学者如何帮助弥补？我们在工作中通常想到的弥补方式，大多也可运用在美先进工艺上，结果对我形成更大差距。
2021年时，通过与杜子东、支天的讨论，我听到有将芯片工作电压调至极低以降低功耗的研究。 于是我在思考，是否能够采用类似技术解除芯片供电、能效、散热等限制，从而堆积廉价制程工艺芯片，达到高性能？ 如果单块芯片性能不足，可以以量取胜，发挥我工业规模优势，而这是美无法模仿的。
“芯海”设想构建以海量廉价芯片搭配光伏、铺设在戈壁滩上、规模达10平方千米的超级计算机。 它不能保证稳定运行，但可以以类似亚马逊EC2 Spot的方式提供服务。 如果未来形式发生变化，有关乎国家安全、急需特大规模并行机的应用负载出现，例如如果发生OpenAI沿其技术路线持续取得重大突破的情况，或许能通过这种方式消解美制裁的影响。
2023年3月，科学院征集大科学装置规划，我向所领导汇报了这一设想。 后经反复评估和讨论，到7月，我们得出结论认为芯海成本仍然太高，很难取得效益，因而废弃了这一设想。
[2024] 非凸芯片封装
如今深度学习领域“Attention is all you need”蔚然成风，类Transformer架构的运算密度几乎为1。如果这一趋势不改，我们之前关于深度学习加速器的一切假设都将被推翻。 这个主意源于一个简单的猜想：NVIDIA连续多代产品将芯片规模做到光罩限制，其内容纳的算力并无什么实际用途，主要目的是为了获取最大的芯片周长，支撑周围电路的带宽。 如果这个猜想是对的，那么，显然应当有更“聪明”的做法提高周长。
我假设芯片在晶圆上不一定非要以矩形排列，甚至不一定非要是凸形，只要是平面密铺皆可。问题变为寻找一种多边形，使其：
- 密铺整个平面；
- 外围矩形边框不超过光罩限制；
- 具有充分大的周长；
- 所有的角符合硅晶体的晶体结构，便于切割。
或许存在某种分形几何图形，能够将周长增至无限长——想象将一颗矩形芯片如蚊香一般二分。
因为我对相关领域了解不多，我仅提出一个设想，并不准备对其深究下去。