randomness

博客讲述了作者在 GitHub Nomic 游戏中试图利用 merge commit 时间戳进行 timing attack 却被 GPG 签名阻止，最终朋友 Chelsea Voss 通过本地生成并推送无签名 merge commit 赢得游戏的故事。

一篇讲述「阿伦森神谕」的长文，回溯 1950 年代 Bell Labs 中 David Hagelbarger 的 SEER 与 Claude Shannon 的机器如何通过预测对手的模式，在匹配硬币等博弈中取胜，并延伸到当代关于可预测性的实验。

Show HN：一个交互式网络实验，测试用户的选择究竟有多随机，托管在 lab.specr.net 的 rigged-draw 页面上。

数学家Yilin Wang在Loewner能量方面的工作量化了曲线偏离随机性的程度，帮助Citadel区分真实市场信号与噪声，并提供500,000美元奖励以进行精确计算。

本文讨论Xorshift generators，这是一种用于计算应用的快速伪随机数生成器。

探讨为什么两个统计上相同的序列——纯噪声和π的数字——在可压缩性上有所不同，区分了统计冗余和基于过程的压缩。

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。

一篇技术博文，探讨随机性、Linux熵以及构建一个名为morerandom的工具，该工具使用WASM插件来为系统熵池提供熵。

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。

一篇探讨随机性哲学与实用意义的文章，以熔岩灯作为计算中熵生成的隐喻。

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。