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。
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Un seul nombre aléatoire peut identifier l'identité d'un modèle d'IA : la technologie d'empreinte comportementale peut détecter le changement de modèle dans les relais API
Le chercheur de l'Université économique de Prague, Tomáš Bruckner, a découvert qu'en faisant répéter au modèle la sortie de nombres aléatoires de 1 à 100,...
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Le chercheur de l'Université économique de Prague, Tomáš Bruckner, a découvert qu'en faisant répéter
au modèle la sortie de nombres aléatoires de 1 à 100, il était possible de générer une "empreinte comportementale" unique. Après avoir interrogé 165 modèles 30 fois chacun, il a été constaté que GPT-4o préfère les nombres 42 et 37, Claude Sonnet 5 produit le nombre 47 de manière frénétique, et Qwen3-Max répond 42 à toutes les 30 questions. Cette méthode ne nécessite qu'environ 120 requêtes pour identifier l'identité d'un modèle, avec un taux d'erreur d'environ 10,6 %, offrant ainsi une solution légère pour vérifier si l'API a été remplacée par un autre modèle.
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Évaluation
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
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Source: 公众号：数字生命卡兹克
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Content record: summary-fallback · Updated: 2026-07-21T01:10:49.000Z
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