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从 logits 直接测量 AI 模型的随机数答案分布
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先了解这件事
AI 综述
2026年10月15日，Towards Data Science 发布一篇分析文章，主题是 AI 模型被要求挑选随机数时有多容易被猜中。作者没有采用采样方式，而是直接从 19 组开源模型与提示词组合的 logits 中读出模型对 1 到 100 的答案分布，再用 Shannon 熵、最小熵和猜测熵三种指标，量化攻击者猜中所需尝试的平均次数。目前该事件仅有这一篇报道，暂无后续进展，也没有其他来源给出的补充数字或不同说法。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月15日 20:30
作者提出不靠采样，直接从 19 组开源模型的 logits 读出 1 到 100 答案分布，用三种熵量化猜中次数。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- Towards Data ScienceAI 模型挑的随机数要猜几次？从 logits 直接测量答案分布
作者不靠采样，直接从 19 组开源模型与提示词组合的 logits 读出 1 到 100 的答案分布，用 Shannon 熵、最小熵和猜测熵量化攻击者猜中所需的平均次数。
本事件热度走势
当前热度 9·可比范围峰值 10（10月15日 21:00）·近 24 小时可比范围变化 –
趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。