炸场 NeurIPS！SentientAGI 把大模型“防伪码”玩到了主会场，2.4万指纹焊死模型还不翻车

@SentientAGI 的 OML 1.0 直接杀进 NeurIPS 主会场论文轨道了——不是凑数的 poster，也不是边缘的 workshop，是正儿八经的 main track！这波操作，直接把大模型“打标签”的技术卷到了新高度。

简单说，他们那篇《Scalable Fingerprinting for LLMs》干的事，就是给大模型贴“隐形防伪纹身”，而且一贴就是几万个，还死活蹭不掉！之前那些模型指纹方案，简直像劣质贴纸：嵌几个密钥就开始“串味”，模型性能哐哐掉，随便洗两下就没了，开源模型用着更是灾难。但 OML 1.0 玩了个新活——用“Perinucleus Sampling（逆核采样）”把指纹塞到模型的“边缘区”，既不影响模型输出，又能囤着上万条稳定的“验证暗号”，绝了！

更离谱的是，他们在 Llama-3.1-8B 上硬生生嵌了 24576 个指纹，模型性能居然几乎没动！就算你给模型搞 SFT、做蒸馏、甚至把几个模型混在一起“杂交”，这些指纹照样稳如老狗，甩都甩不掉。

✅ 真伪一查就知，再也不怕“李鬼模型”
✅ 藏得严严实实，用的时候完全没感觉
✅ 性能零损耗，模型该咋厉害还咋厉害
✅ 想嵌多少嵌多少，规模化直接拉满

这哪是技术创新啊，简直是给开源模型的商业化开了条“通天路”——以后模型是谁家的、有没有被篡改，看一眼“隐形纹身”就知道，也太爽了！

@SentientAGI