01ARXIV 2605.29979 · 2026 · 原文 v1
Fingerprinting Inference Systems of Large Language Models
从文本回答,辨认模型背后的推理系统
同一个模型的回答会留下推理引擎、注意力后端与 GPU 的数值指纹。论文在已知参考配置中验证了识别能力;随机解码、配置迁移与未知系统仍有明确边界。
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从文本回答,辨认模型背后的推理系统
同一个模型的回答会留下推理引擎、注意力后端与 GPU 的数值指纹。论文在已知参考配置中验证了识别能力;随机解码、配置迁移与未知系统仍有明确边界。
当量化尺度越过用户边界,合批也会泄露数据
跨样本共享的动态量化尺度,可能让自身输出携带同批数据的信息。受控实验展示了候选匹配与 token 恢复;未知类别推断和真实部署噪声揭示了利用限制。
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