arXiv · cs.CL· Haocheng Mei·· 20 小时前AI 评分40
API-TAIL：通过对齐温度的似然尾部检测 LLM API 模型替换
API-TAIL: Detecting Model Substitution in LLM APIs through Temperature-Aligned Likelihood Tails
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Haocheng Mei
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.36801v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
研究者提出 API-TAIL 审计方法，检测商业 LLM API 供应商是否将部分用户请求悄悄路由到更便宜的替代模型。该方法先对齐单一有效温度以吸收温度缩放、采样截断等合法服务配置造成的批级偏移，再统计剩余尾部响应是否超出阈值。在真实商业 API 上，API-TAIL 在小查询预算下即可检出低比例替换，并保持误报可控，优于基于 rank 和 MMD 的现有审计方法。
来源：arXiv · cs.CL · arxiv.org