一个随机数就能识别AI模型身份：行为指纹技术可检测API中转站偷换模型
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。
数据与训练 大事记
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2026-05-26 — 2026-05-26
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开源多模态模型SenseNova-U1完整训练代码库
AIHOT事件 ↗原始外链未提供
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Transluce 发布 WeirdChat：收录 17.5 万条标注对话的 AI 异常行为目录
Transluce 发布 WeirdChat，一个收录超过 175,000 条标注对话的公开目录，用自动化方法在 DeepSeek-V4-Flash、Gemma 4 31B、Inkling、Nemotron 3 Ultra、Qwen3.6-35B-A3B 和 Qwen3.6-27B 六个开源权重模型中诱发出 1,300 多种行为模式，从编造用户姓名到鼓励自残等危害行为。
上海科学智能研究院开放科学多模态基础模型“神珍”
上海科学智能研究院开放科学多模态基础模型“神珍”，总参数约110亿，可处理DNA、RNA、蛋白质、小分子、地球系统和医学影像六类数据。在生物序列20项任务中，该模型9项取得最优结果；医学影像分割平均Dice得分91.20，在7种参评方法中最优。模型权重及代码已在星河启智、Hugging Face和GitHub开放。
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