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QSignAI 是一个已生产部署的开源平台,它将来自 Toeplitz 双源提取器的量子随机性与 Telegram 上的 AI 机器人相结合,生成唯一的身份签名,展示了人工智能与量子科学之间的双向关系。
本文分析了不同训练种子和采样种子下FID分数的方差,揭示了图像生成评估中显著的可重复性问题。它提出了一种新的评估协议,包括误差带和每单元最优引导调整。
苏黎世联邦理工学院的研究人员展示了一种利用纠缠的超导量子比特生成'完美随机性'的方法,这一突破对密码学和安全通信具有重要意义。
澄清了关于 /dev/urandom 和 /dev/random 的常见误解,说明 /dev/urandom 是类 Unix 系统中加密随机性的首选来源。
本文研究了语言模型的概率校准能力是否可以通过微调得到提升,并在12种模型上比较了软目标和硬目标两种方法。结果表明,校准能力是可以训练的,但有时会导致下游算术推理能力的下降。
本文介绍了 Diamond Attention,这是一种用于多智能体强化学习的方法,通过引入结构化随机性来打破对称性,从而实现同质智能体之间的角色区分,在 XOR 游戏等对称任务中实现了完美的协调。