随机智能爆炸时间分布研究：给出爆炸时刻分布与检测样本量下限

Xiaoyu Li 等作者发表论文，把AI研究自动化建模为软件能力与研究投入之间的正反馈循环，并引入随机性。其结论是随机性不改变确定性爆炸阈值，但把原来确定的爆炸时刻替换为显式分布：等量改进下爆炸时间为独立指数分布的几何加权和；若改进服从 Lomax 分布，则爆炸时间精确服从 Gamma 分布。 在检测方面，论文考虑恒定与几何增长想法到达率之间的固定样本检验。在已知基线率与对数率增量 ℓ 的条件下，误差水平 α 下的最小样本量渐近为 (12z_α^2)^{1/3}ℓ^{-2/3}，即检测所需样本量随 ℓ 以负三分之二次幂缩小。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。