每个模型都留下痕迹：多分辨率 LLM 指纹识别研究

研究提出"指纹分辨率"框架，从模型分辨率（跨家族、蒸馏变体、LoRA 适配）与信号分辨率（行为、文体、词汇、语义）两个维度考察 LLM 生成文本的可归属程度。结果显示指纹可超越家族差异，在蒸馏模型乃至同一基座的 LoRA 适配版本中仍可检测；表面与词汇线索被改写后归属能力减弱，但仍有大量模型特异信号残留，且可跨提示分布与语言迁移，其中语义表征跨语言最稳健。