云端API
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IMMACULATE：揭秘黑盒LLM服务审计新框架，1%开销即可检测模型替换与Token虚报
作者简介 本文作者分别来自新加坡国立大学和加州大学伯克利分校。第一作者郭衍培来自新加坡国立大学，长期关注大语言模型基础设施中的可信性与安全性问题，特别是云端LLM服务的可验证性与经济激励风险。指导教师为新加坡国立大学校长青年教授张嘉恒和加州大学伯克利分校Dawn Song教授。 引言：黑盒LLM服务的信任危机 大语言模型（LLM）已成为各类AI应用的基础设施…
