Avoidable and Unavoidable Randomness in GPT-4o
探索GPT-4O中的随机性来源，从已知的可控且无法控制的是可控制的。邮政在GPT-4O中避免的随机性可避免的随机性，首先是迈向数据科学的。
Mastering Uncertainty: How Aviation Pilots and F1 Drivers Can Harness Randomness for Success
航空飞行员和一级方程式赛车 (F1) 车手在需要精准、技能和决策能力的环境中工作。
NC Floods, CA Drought, and The Role of Randomness
人们似乎对百年一遇的洪水有些误解。这些洪水几乎总是发生在特定地点。因此，美国每年都可能出现百年一遇的洪水，只要这些洪水发生在不同地点，就没有什么不寻常的。今年北卡罗来纳州西部的百年一遇洪水可能紧接着明年北卡罗来纳州东部的百年一遇洪水。但这并不意味着百年一遇的洪水会变得更加频繁。
Good quasi-randomness is hard to find
现在看起来像现在（但直到4月初），乔·道尔（Joe Doyle）及其同事用他们的话说，“与低成本医院相比，更高成本的医院的死亡率显着降低了一年的死亡率”。该论文已经在博客圈中进行了讨论。请参阅莎拉·克里夫（Sarah Kliff）的第一篇和第二篇文章，《汤姆·沃尔什（Thom Walsh）》，以及[…]良好的准随机性很难首先出现在偶然的经济学家中。
A cheat-proof random number generator
研究人员开发了一个随机数生成器，该生成器使用基于量子物理学的可追溯过程，并使随机性完全认证。当前的随机数发生器是一系列关键任务所需的，例如网络安全算法和陪审团的选择；但是，现有的硬件可能会被黑客入侵或篡改，并且没有明确的方法可以证明特定发电机是否确实是随机的。新研究在两个相距110米处测量两个光子或光颗粒，以产生一个随机数，他们说成功率为99.7％。公开记录了测量结果，可以检测到任何篡改。
The Role of Luck in Sports: Can We Measure It?
从最后一刻的目标到硬币投掷：随机性多少影响游戏的结果？首先出现在数据科学上。
Can the term ‘cloud fascism’ help us understand – and resist – the hard right? | Ece Temelkuran
像云一样，极右翼意识形态在这里移动，然后以绝对的随机性移动。危险是那些可以在雨伞下收缩的人继续阅读...
Quantum computers don’t always need more qubits – just add chaos
要在量子计算机中创建有用的随机性，您可以添加更多的量子位，但是使用Quantum Chaos也可以做到
Quantum Computer Makes Random-Number Breakthrough
Quantinuum的56位捕获 - 离子计算机已经成功地展示了量子电路中的随机性，以建立安全的私人连接
计算机科学中最奇怪的事实之一是，很难生成真实的随机数。无论如何，对于计算机。我可以做得很好：173、401、530。那是我头顶的真正随机性。科学家：如果您需要一个随机号码，请通过电子邮件，夜间或白天与我联系。但是，一组多机构的研究人员现在报告说，使用56克量子计算机生成了“证明了经过认证的随机性”。海洋科学领域的一项研究报告说，大白鲨从南非的假湾消失后，深层生态系统后果的证据。在实际的医学新闻中，麦克马斯特大学的一个团队发现了新的抗生素。
A 56-Qubit Quantum Computer Just Did What No Supercomputer Can
研究人员已经达到了一个主要的量子计算突破：经过认证的随机性，量子计算机生成真正随机数的过程，然后被经典的超级计算机证明是真正的随机数字。这项创新对密码学，公平性和安全性具有深远的影响，并标志着从理论潜力转变为量子优势的实用，现实世界中的应用。 [...]
由IEEE计算机学会数学基础计算机基础委员会赞助的第66届计算机科学基础研讨会（2025年）将于12月14日至17日在澳大利亚悉尼举行。介绍了有关计算理论的新的和原始研究的论文。典型但不是独家感兴趣的主题包括：算法编码理论，代数计算，算法图理论，算法游戏理论，算法和数据结构，布尔函数的分析，近似算法，平均库复杂性，逻辑，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算，计算复杂性，沟通复杂性，电路复杂性，组合优化，计算游戏理论，计算几何学，计算学习理论，连续优化，加密，机器学习的基础，在线算法，优化，并行和分布式算法，参数化算法，随机算法，随机算法，Sublinear Algorithm，Sub
We are all bad at choosing random numbers in our own unique way
一项实验要求人们在网格上选择随机数或方框，然后在一年后做同样的事情，结果表明我们每个人都有自己独特的随机性方法——而且我们通常很不擅长
Monkeys and the Shakespearean Typing Challenge
它很重要：探索猴子和莎士比亚打字挑战，这是一个关于概率和随机性的迷人思想实验。
Jointly learning rewards and policies: an iterative Inverse Reinforcement Learning framework with…
联合学习奖励和策略：具有排序合成轨迹的迭代逆强化学习框架一种新颖的可处理和可解释算法，用于从专家演示中学习照片由 Andrea De Santis 在 Unsplash 上拍摄简介模仿学习最近在机器学习社区中引起了越来越多的关注，因为它能够通过观察到的行为将专家知识转移到自主代理。第一类算法是行为克隆 (BC)，旨在直接复制专家演示，将模仿过程视为监督学习任务，其中代理尝试匹配专家在给定状态下的行为。虽然 BC 简单且计算效率高，但它经常受到过度拟合和泛化能力差的影响。相比之下，逆强化学习 (IRL) 通过推断奖励函数来瞄准专家行为的潜在意图，该奖励函数可以解释专家的行为在考虑的环境中是最佳的
