布拉格经济大学研究员托马什·布鲁克纳发现，通过让模型反复输出1到100的随机数，可生成独一无二的"行为指纹"。
对165个模型各问30次后发现，GPT-4o偏爱42和37，Claude Sonnet 5疯狂输出47，Qwen3-Max则30次全部回答42。
该方法仅需约120条请求即可识别模型身份，错误率约10.6%，为验证API是否被偷换模型提供了轻量级方案。
KI-News / 技巧观点
Back to AI news
Eine Zufallszahl kann die Identität eines KI-Modells erkennen: Verhaltenserkennungstechnik kann das Modell, das in einem API-Relay ausgetauscht wird, feststellen
Der Forscher Tomas Brückner von der Wirtschaftsuniversität Prag hat herausgefunden, dass man durch wiederholtes Ausgeben von Zufallszahlen von 1 bis 100 du...
KI-Informationsbrief des Tages
Der Forscher Tomas Brückner von der Wirtschaftsuniversität Prag hat herausgefunden, dass man durch
wiederholtes Ausgeben von Zufallszahlen von 1 bis 100 durch ein Modell einzigartige "Verhaltensfingerabdrücke" erzeugen kann. Nach 30 Befragungen von 165 Modellen zeigte sich, dass GPT-4o die Zahlen 42 und 37 bevorzugt, Claude Sonnet 5 hingegen besonders häufig die 47 ausgibt, während Qwen3-Max in allen 30 Fällen die 42 antwortete. Diese Methode benötigt nur etwa 120 Anfragen, um die Identität eines Modells zu erkennen, mit einer Fehlerquote von etwa 10,6 %, und bietet so eine leichtgewichtige Möglichkeit zu prüfen, ob eine API auf ein anderes Modell umgeschaltet wurde.
资讯正文 · AI 整理
情报判断
Aioga 编辑摘要
研究员托马什·布鲁克纳通过让模型反复输出1至100的随机数，提取不同模型的回答偏好，并将其作为识别模型身份的“行为指纹”。
背景分析
材料称，研究对165个模型各提问30次，观察到GPT-4o偏爱42和37，Claude Sonnet 5常输出47，Qwen3-Max的30次回答均为42。
Aioga 观点
Aioga判断，这种方法的价值在于用较简单的重复请求辅助核验API背后的模型身份，但约10.6%的错误率意味着结果不能被视为确定性证明。
影响与后续
该方法可能为识别API中转服务是否更换模型提供轻量级线索。值得关注的是，材料仅说明随机数回答偏好，未说明其在更多调用环境中的稳定性。 建议按材料所述约120条请求进行重复测试，并结合错误率审慎解释结果。进一步应用前，值得关注不同模型、不同时间与不同接口条件下的复现情况。
Source and Copyright
当前抓取源提供的是标题、摘要、来源和原文入口，不直接搬运完整原文。完整报道请通过下方原文链接前往来源站点查看。
抓取通道: 摘要聚合 · 原始域名: mp.weixin.qq.com
Quelle: 公众号：数字生命卡兹克
原文链接: Originalquelle öffnen
Aioga 归档: 查看情报页
Content record: summary-fallback · Updated: 2026-07-21T01:10:49.000Z
API RELAY · DEVELOPER INFRASTRUCTURE
API 中转站
统一接入主流 AI 模型 API，为开发、测试与生产环境提供稳定调用入口。
立即访问 api.w173.com
Scan to open this article