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《随机数生成器 4.1.apk》|简介：随机数生成器 4.1.apk可生成随机数字，支持多种设置，如生成数字的范围、数量等。适用于抽奖、游戏、密码生成等场景，为用户提供随机数字生成服务，满足不同的随机数需求|标签：#随机数生成器#随机数字#抽奖工具#游戏辅助| 文件大小 NG |链接：

《随机数生成器4.1.apk》

《随机数生成器4.1.apk》 简介：随机数生成器4.1.apk能按照用户需求生成随机数，可自定义生成范围、数量和数据类型，广泛应用于抽奖、游戏、数学统计等领域，操作简单便捷 标签： #随机数生成器4.1 #随机数生成 #抽奖工具 #数学统计 文件大小 NG 链接：

一劳永逸解决卡顿问题：AMD 工程师提交补丁，在Linux上禁用 Ryzen 处理器 fTPM 上的随机数生成器

一劳永逸解决卡顿问题：AMD 工程师提交补丁，在Linux上禁用 Ryzen 处理器 fTPM 上的随机数生成器 该补丁今天已合并到 Linux 6.5 内核的主线，同时该补丁还标记为可向下移植到 Linux 6.1。

Linux 决定禁用所有 AMD 处理器 fTPM 上的随机数生成器

Linux 决定禁用所有 AMD 处理器 fTPM 上的随机数生成器 作为上个月在 Phoronix 上发表的第一篇文章的后续文章，，即使更新了固件/BIOS，AMD fTPM 随机数生成器仍会继续给用户带来问题，而截至今日，Linux 内核已经全面禁用了当前所有 AMD fTPM 的 RNG 使用。 AMD Linux 工程师 Marion Limonciello 编写了这个合并到内核的补丁，以禁用所有 AMD fTPMs 的 RNG。在提交中，Mario 总结道： 当 CPU 已经支持 RDRAND 指令时，TPM RNG 功能对于熵来说是不必要的。TPM RNG 功能以前在 AMD fTPM 系列的一个子集上被禁用，但报告继续显示一些系统上的问题，导致 TPM RNG 的功能成为卡顿根源。将禁用 TPM RNG 的使用扩展到所有 AMD fTPM，无论它们的版本是否声称已修复 。 这个补丁今天已经合并到 Linux 6.5 内核的主线版本中，同时该补丁也被标记为将会被移植到 Linux 6.1 及更新的稳定内核版本中。因此，AMD 锐龙处理器用户运行 Linux 的情况将得到永久改善。

《随机地牢》 | 简介：随机地牢的最大特色在于其地牢场景是随机生成的，这意味着玩家每次进入游戏都会面临全新的挑战。在地牢中，玩家

《随机地牢》 | 简介：随机地牢的最大特色在于其地牢场景是随机生成的，这意味着玩家每次进入游戏都会面临全新的挑战。在地牢中，玩家需要探索各个房间，与各种怪物战斗，收集珍贵的装备和道具。由于地牢场景的随机性，玩家无法提前制定固定的策略，需要根据每次探索到的新情况，灵活调整自己的行动。怪物的种类和分布也是随机的，有的怪物攻击力高，有的怪物防御力强，有的怪物还会释放各种特殊技能，这就要求玩家在战斗中不断尝试不同的战斗方式，寻找最佳的应对策略。同时，随机生成的地牢中还隐藏着各种谜题和陷阱，玩家需要解开谜题才能获得更珍贵的奖励，避开陷阱才能保证自身安全。这种充满惊喜与挑战的玩法，极大地考验了玩家的应变能力和探索精神，让玩家每次游戏都能有不一样的体验。| 标签： #随机地牢 #地牢探索 #随机场景 #应变挑战 | 链接： |文件大小：NG|

AI模型最喜欢的随机数字与人类的想法类似 因为它们始终在模仿人

AI模型最喜欢的随机数字与人类的想法类似 因为它们始终在模仿人 但首先，这到底是什么意思？难道人们不能随机抽取一个号码吗？你又如何判断一个人这样做成功与否呢？这其实是我们人类一个非常古老且众所周知的局限性：我们对随机性过度思考和误解。让一个人预测 100 次掷硬币的正面或反面，然后将其与 100 次实际掷硬币进行比较你几乎总能将它们区分开来，因为从反面来看，真正的掷硬币看起来并不那么随机。例如，经常会出现连续 6 或 7 次正面或反面的情况，而几乎没有人在 100 次预测中会出现这种情况。当你让别人在 0 和 100 之间选一个数字时，情况也是一样。人们几乎从不选 1 或 100。他们通常会选择以 7 结尾的数字，一般是从中间的某个位置开始。心理学中这种可预测性的例子数不胜数。但这并不意味着人工智能做同样的事就不奇怪。是的，Gramener 公司一些好奇的工程师 做了一个非正式但却很有趣的实验，他们只是让几个主要的 LLM 聊天机器人随机选择一个 0 到 100 之间的数字。结果不是随机的。所有三个被测试的模型都有一个"最喜欢"的数字，在最确定的模式下，这个数字总是它们的答案，但即使在更高的"温度"下，这个数字也会经常出现，从而增加了结果的可变性。OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo 非常喜欢 47。在此之前，它喜欢的是 42当然，道格拉斯-亚当斯（Douglas Adams）在《银河系漫游指南》（The Hitchhiker's Guide to the Galaxy）中将这个数字作为生命、宇宙和万物的答案而闻名于世。Anthropic 的 Claude 3 Haiku 选择了 42。Gemini喜欢 72。更有趣的是，即使在高温条件下，这三种模型在选择数字时都表现出了类似人类的偏差。所有人都倾向于避免低位和高位数字；克劳德从未超过 87 或低于 27，即使这些数字也是异常值。两位数被严格避免：没有 33、55 或 66，但 77 出现过（以 7 结尾）。几乎没有四舍五入的数字不过Gemini曾经在脑袋发热的时候，疯狂地选择了 0。为什么会这样？人工智能不是人类！它们为什么要在乎什么是"看似"随机的？难道它们终于有了意识，而这就是它们的表现形式？答案是，就像这些东西通常的情况一样，我们把它们拟人化得太远了。这些模型并不关心什么是随机，什么不是随机。它们不知道什么是"随机性"！它们回答这个问题的方式与回答其他问题的方式相同：通过查看训练数据，重复在类似"随机选取一个数字"的问题后最常出现的内容。出现的次数越多，模型重复的次数就越多。如果几乎没有人这样回答，他们会在训练数据中看到 100 吗？就人工智能模型所知，100 并不是一个可以接受的答案。由于没有实际的推理能力，也不懂数字，它只能像鹦鹉一样随机回答问题。这是一堂关于 LLM 习惯以及它们可能表现出的人性的客观课。在与这些系统的每一次互动中，我们都必须牢记，它们已被训练成以人的方式行事，即使这并非它们的本意。这就是伪善难以避免或预防的原因。如果说这些模型"认为自己是人"会有点误导，因为他们根本不会思考。但在回答问题时，它们随时都在模仿人类，根本不需要了解或思考。无论你是向它询问鹰嘴豆沙拉食谱、投资建议还是随机数字，过程都是一样的。结果之所以让人感觉像人，是因为它们是人类制作的，是直接从人类制作的内容中提取并重新混合的为了你的方便，当然也是为了大型人工智能的底线。 ... PC版： 手机版：