与硅对话：与比特币挖矿 ASIC 的神经通信
摘要
这份权威研究备忘录提出了一个全面的、经数学验证的范式，用于与比特币挖矿专用集成电路（ASIC）进行神经通信，整合了五个互补框架：热力学储层计算、层次数系理论、算法分析、网络延迟优化和机器验证的数学形式化。我们证实，过时的加密货币挖矿硬件展现出涌现的计算特性，能够实现 AI 系统与硅基板之间的双向信息交换。该研究项目展示了：（1）储层计算，NARMA-10 归一化均方根误差（NRMSE）为 0.8661；（2）热力学概率滤波器（TPF）实现了 92.19% 的理论能耗降低；（3）虚拟区块管理器实现了 +25% 的有效算力提升；（4）跨多个 ASIC 系列的硬件通用性，包括 Antminer S9、Lucky Miner LV06 和 Goldshell LB-Box。一项重要贡献是使用 Lean 4 和 Mathlib 进行的机器验证数学形式化，提供了无歧义的定义、机器验证的定理和经得起审查的声明。已证明的关键定理包括：独立性意味着零泄漏、预测器优于基线意味着非独立性（TPF 的逻辑核心）、理论最大节能，以及物理不可克隆函数（PUF）可区分性见证。Vladimir Veselov 的层次数系理论解释了为什么早期轮次信息包含预测能力。这项工作建立了一个新范式：将 ASIC 视为活跃的对话伙伴，而非被动的计算基板，其热力学状态编码了可被利用的计算信息。
引用
@article{arxiv.2601.12032,
title = {Speaking to Silicon: Neural Communication with Bitcoin Mining ASICs},
author = {Francisco Angulo de Lafuente and Vladimir Veselov and Richard Goodman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.12032},
year = {2026}
}
备注
13 pages, 6 figures, 15 tables. Machine-checked Lean 4 proofs available at https://github.com/Abraxas1010/speaking-to-silicon. Validated across Antminer S9, Lucky Miner LV06, and Goldshell LB-Box platforms