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验证者的报告摘要
该意见旨在解释基于在本参与期间（2020年11月）在我们可以使用的信息（我们可用的信息）中，讨论的融资如何以及为什么符合气候债券标准。通过提供此意见，Kestrel验证者没有证明由气候债券资助的项目的重要性。审查与监管合规性有关的问题，并且没有进行调查或现场访问，这超出了Kestrel验证者的工作范围。此外，我们对项目的监视或收益的使用概不负责。kestrel验证符依赖于CIME提供的信息。Kestrel验证者发表的意见并不能解决风II债券的财务绩效或收益分配的有效性。该意见不会对CIME的信誉或在应付时间支付本金和利息的能力进行任何评估。这不是购买，出售或持有风II债券的建议。kestrel验证者对后果不承担任何责任。未经Kestrel验证者的书面同意，可能不会改变此意见。KESTREL验证者证明在CIME或讨论的项目中没有隶属关系，参与，财务或非财务权益。发行披露中的语言取代了该验证者报告中包含的任何语言。
安全协议验证者proverif及其喇叭子句分辨率算法
安全协议的验证是自1990年代以来非常活跃的研究领域。安全协议无处不在：Internet（特别是用于https：// connections使用的TLS协议），WiFi，移动电话，信用卡，。。。。众所周知，他们的设计容易出错，并且未通过测试检测到错误：仅当对手试图攻击协议时，它们才会出现。因此，正式验证它们很重要。为了使安全协议形式化，需要为其数学模型。通常会考虑一个活跃的对手，可以收听网络上发送的消息，计算自己的媒介，然后将它们发送到网络上，就好像它们来自诚实的参与者一样。为了促进协议的自动验证，大多数协议验证者都考虑了加密的符号模型，也称为“ dolev-yao模型” [18，15]。在此模型中，加密原语（例如加密）被视为理想的黑盒，以功能符号为代表。消息是通过这些原始词的术语建模的；并且对手仅限于应用定义的原语。这也称为完美的加密假设：对手解密消息的唯一途径是将解密函数与正确的密钥一起使用。在这样的模型中，协议验证的主要任务之一是计算对手的知识，即对对手可以获得的一组术语。这仍然是并非繁琐的，因为该集合通常是无限的，但是它比有关斑点和概率的推理要简单得多。两个最广泛使用的符号协议验证者可能是proverif [11]和tamarin [17]。有关协议验证领域的更多详细信息，我们将读者转移到调查[10，6]。在本文中，我们专注于协议验证者proverif，可以从https://proverif.inria.fr下载。我们在下一节中介绍了王朝的概述，并关注其喇叭条款分辨率算法。
生成验证者：作为下一句话预测的奖励建模
图3：生成验证者的例证，即GenRM和GenRM-Cot。给出了一个问题和候选解决方案，genRM直接对llm进行了填补，以回答“答案正确（是/否）吗？”的问题。通过sft对对应于“是”或“否”的下一步响应。在推断期间，通过提取“是”令牌（4）的概率获得验证者分数。相比，GenRM-COT FINETUNES llm在产生最终的是/否代币之前产生验证链（COT）的基本原理。在测试时间时，我们采样了多个COT理由，并使用多数投票来计算“是”的平均概率，从而使GenRM-COT能够利用其他推理计算以更好地验证。
生成验证者：作为下一句话预测的奖励建模
验证者或奖励模型通常用于增强大语言模型（LLM）的推理性能。一种常见的方法是最好的N方法，其中LLM生成的N候选解决方案由验证者排名，并且选择了最好的解决方案。基于LLM的验证者通常被培训为判别性分类器以评分解决方案，但它们并未利用验证的LLM的文本生成能力。为了克服这一限制，我们使用无处不在的下一步预测目标提出了培训验证仪，共同核对和解决方案生成。与标准验证符相比，这种生成验证符（GENRM）可以从LLM的几个优点中受益：它们与指导调整无缝集成，启用了经过思考的推理，并且可以通过多数投票利用额外的测试时间计算来获得更好的验证。我们证明GENRM的表现优于歧视性，DPO验证者和LLM-AS-A-a-gudge，导致了最佳N的性能增长，即5％→45。算法任务的3％和73％→93。GSM8K的4％。 在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。 数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。GSM8K的4％。在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。数学的6％，37。9％→53。MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。MMLU摘要代数为5％。此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。
使用量子和随机验证者模拟证明系统的时间空间下限
7）≈1。802。如果可以在任意较大的常数C中显示相同的下限，则分离l̸= np将立即跟随。在以下内容中，我们使用ts [n c]来表示使用n c时间通过n o（1）空间算法确定的语言类。上述所有作品都建立在交替交易证明方法上[27]。这种方法结合了两个要素：通过“将量化器”（∃或∀）添加到交替算法中，从而降低算法的运行时间的加速规则，以及使用复杂性理论假设（例如，SAT∈TS[n C]）以“删除量子”和“稍微增加量子”的速度，并使用复杂的理论假设（例如，降低”规则。这两个规则都产生了复杂性类别的包含。我们的最终目标是通过按照不错的顺序应用这些规则并使用适当选择的参数来矛盾时间层次定理（例如，可以在n 99 time中证明n 100个时间计算）。一个人可能希望[25]的常数c可以任意大，并最终表明l̸= np。不幸的是，在[7]中，R。Williams和S. Buss表明，纯粹基于从该工作线的加速和减速规则的交换交易证明可以改善[25]的指数。尽管如此，希望交替交易的证明可能会产生比SAT更难的问题更强大的界限。例如，R。Williams[27]表明，对于C <2，σ2P -Complete问题σ2不在TS [N C]中。903。在本文中，我们在这个方向上取得了进一步的进步。特别是，我们专注于NTime [N]，Qcmatime [n]和Matime [N]的量子和随机类似物，对这两个类别获得了更强的下限。3我们认为，我们的下限qcmatime [n]（主定理2）特别有趣，因为它在不需要Oracles的情况下产生了量子复杂性类别和经典复杂性类别之间的非平凡分离。4 While there are several results [ 6 , 21 , 24 ] demonstrating the power of quantum computation against very restricted low-depth classical circuit models ( NC 0 , AC 0 , AC 0 [2]) which also imply strong oracle separation results, our result appears to be the first non-trivial lower bound for a quantum class against the much more general random-access machine model (with simultaneous time and space constraints).
牵着验证者：利用准线性资源实现可验证委托量子计算的新方案
本文的会议版本发表在第 48 届国际密码技术理论与应用会议 (EUROCRYPT 2019) 的论文集上。∗ 由 AFOSR YIP 奖项编号 FA9550-16-1-0495 和西蒙斯计算理论研究所的量子博士后奖学金资助。† 本工作部分是在 AG 加入 IRIF、CNRS/巴黎大学时进行的，在那里他得到了 ERC QCC 的支持，本工作部分是在 AG 加入 CWI 和 QuSoft 时进行的，在那里他得到了 ERC Consolidator Grant 615307-QPROGRESS 的部分支持。‡ 由 NWO Veni 创新研究基金 (项目编号 639.021.752) 资助； NWO Klein 资助项目编号为 OCENW.KLEIN.061；以及 CIFAR 量子信息科学计划。§ 由 NSF CAREER 资助项目 CCF-1553477、MURI 资助项目 FA9550-18-1-0161、AFOSR YIP 奖励编号 FA9550-16-1-0495 和 IQIM（NSF 物理前沿中心）（NSF 资助项目 PHY-1125565）以及戈登和贝蒂摩尔基金会（GBMF-12500028）提供支持。
共识机制对气候和其他环境相关不利影响的主要不利影响的强制性信息
拜占庭容错 (BFT) 共识机制，例如权威证明 (PoA)、实用拜占庭容错 (PBFT)、拜占庭协议 (BA) 或类似机制，通过一组预定义的验证者来保护网络，这些验证者值得信赖，可以验证交易并将区块添加到账本中。与任何人都可以参与的开放网络（如工作量证明或权益证明）不同，BFT 和类似机制与已知和经过审查的参与者一起运作，这些参与者通常由管理实体选出。验证者通过金钱奖励或外部动机（例如机构信任或监管义务）受到激励，以维护网络的完整性。恶意行为（例如提交无效交易或未能参与共识）可能导致处罚、从验证者集合中移除或其他影响，从而对不诚实行为产生经济和声誉上的威慑。验证者通过验证交易和提出区块来达成共识，只要大多数验证者诚实行事，网络就会保持安全。
