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随机性提取是量子随机数生成器中不可或缺的环节，用于消除原始测量数据中的偏差和潜在信息泄露。传统的提取器采用分块处理方式，需要先完整积累原始数据后才能进行处理。为了避免阻碍实时随机数生成的延迟和缓冲开销，近期工作[1]基于Toeplitz矩阵哈希引入了一种流密码实现方式的随机性提取器。在本工作中，我们将这种流处理范式推广到基于(几乎对偶)通用2随机哈希的更大类随机性提取器中。具体而言，我们将计算负担从耗时且需分块的后处理阶段转移到生成伪随机掩码的离线预处理阶段。这使得原始数据能够通过简单的按位异或操作实时被掩码处理。关键的是，我们证明了这种流实现严格保留了原始分块协议的安全性保证。我们详细阐述了三种典型结构——基于标准Toeplitz矩阵、循环矩阵和改进型Toeplitz矩阵——从分块实现到流实现的转换过程，并利用真实的量子实验数据对其实际性能进行了基准测试。我们预计该框架将提升实时量子密码系统的效率。