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本文介绍了推理暴露提示（REP）方法，该方法利用代码格式的阴影模型演示，从大语言模型中引出隐藏的推理痕迹，表明接口级别的痕迹隐藏不足以阻止提取有用的推理信号。
本文首次提出在严格黑盒约束下对图分类的模型提取攻击，利用子图解释来估计决策边界。研究结果表明，强制性的可解释性接口在**图神经网络**服务中造成了可被利用的安全漏洞。
有用户发现，从 Android 版 Google AI Edge Gallery 提取的 3.6 GB Gemma 4 e4b 模型，比 3.7 GB 的 Unsloth 版本和社区移植版表现更好，引发对谷歌是否暗藏优化的猜测。