FAIR at Meta 发布 TAPAS datasets 数据集, 应用在 后量子密码学、LWE问题 领域

FAIR at Meta 本次发布的数据集 TAPAS datasets, TAPAS数据集是一套用于分析后量子密码学的工具包，包含了多种LWE设置，可供AI研究人员直接用于原型设计新的LWE破解方法。这些数据集覆盖了广泛的LWE难度设置，包括不同的网格维度、模数以及秘密和错误分布。数据集的创建过程包括从初始样本集生成数百万个LWE样本，并进行预处理的步骤，如子采样和网格约简，以提高AI模型的训练效果。TAPAS数据集旨在帮助AI研究人员更深入地研究LWE问题，并促进后量子密码学的研究。

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关于 FAIR at Meta , Meta公平性、可解释性和稳健性实验室（FAIR at Meta）是Meta公司下属的一个研究团队，专注于人工智能领域中的公平性、可解释性和稳健性问题。该团队致力于推动AI技术的负责任和道德使用，通过研究促进AI系统的透明度和可靠性，旨在解决算法偏见和提升AI决策过程的可解释性。

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