研究给出随机智能爆炸时间分布与检测极限

Xiaoyu Li等作者发表论文，将AI研究自动化建模为能力与投入之间的随机正反馈回路。研究发现，随机性不改变确定性爆炸阈值，但把爆炸时间替换为显式分布：等量改进下，爆炸时间是独立指数分布的几何加权和；在Lomax分布改进下，爆炸时间精确服从Gamma分布。 作者还给出恒定与几何增长想法到达率之间的固定样本检验，最小样本量渐近于(12z_α²)^(1/3)ℓ^(-2/3)。论文指出，当增长指数接近临界值，会出现1/t尾部与无限条件平均等待时间。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。