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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एक यादृच्छिक संख्या ही एआई मॉडल की पहचान कर सकती है: व्यवहार फिंगरप्रिंट तकनीक API रिले स्टेशनों में मॉडल बदलने का पता लगा सकती है
प्राग आर्थिक विश्वविद्यालय के शोधकर्ता टोमहास ब्लुक्नर ने发现 किया कि मॉडल को 1 से 100 तक की यादृच्छिक संख्या बार-बार आउटपुट करने के लिए कहने पर, एक अद्वितीय...
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प्राग आर्थिक विश्वविद्यालय के शोधकर्ता टोमहास ब्लुक्नर ने发现 किया कि मॉडल को 1 से 100 तक की यादृच्छिक
संख्या बार-बार आउटपुट करने के लिए कहने पर, एक अद्वितीय "व्यवहार फिंगरप्रिंट" बनाया जा सकता है। 165 मॉडलों से प्रत्येक से 30 बार पूछने पर पता चला कि GPT-4o 42 और 37 को प्राथमिकता देता है, Claude Sonnet 5 लगातार 47 आउटपुट करता है, जबकि Qwen3-Max ने 30 बार में सभी उत्तर 42 दिए। इस विधि के लिए केवल लगभग 120 अनुरोधों की आवश्यकता होती है ताकि मॉडल की पहचान की जा सके, और त्रुटि दर लगभग 10.6% है, जो API के मॉडल की चोरी या बदलाव की जाँच के लिए एक हल्का समाधान प्रदान करती है।
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。
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स्रोत: 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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