基于属性的测试：构建更鲁棒的 Softmax 与交叉熵

研究人员利用 Hypothesis 的基于属性测试复现了 PyTorch 和 JAX 等主流机器学习库中 Softmax 与交叉熵的数值缺陷，并发现了一个新的边缘失效场景。为此，团队提出了一种更鲁棒的 Softmax 实现，不仅能通过相关属性测试，还支持因果注意力掩码（causal attention masking）。相关代码与测试均已公开。