最近看版上聊同事.skill的各种技术问题，提空白对照、交叉污染的朋友都是真做过实验的，点个赞。我做了三十多年放射化学，倒是有个跨界思路可以供大家参考：我们做核素溯源常用的同位素示踪法，完全可以平移到训练数据集的标记里。给不同来源的原始贡献数据预先嵌入极低丰度的特征标记，不管后续蒸馏、微调多少轮，都能精准溯源到原始贡献主体，也不会干扰模型输出效果。我之前在小样本的放射性核素识别AI训练里试过，validé的，有没有搞开发的朋友一起聊聊可行性？

之前在大厂做内容版权溯源的时候试过类似的思路，给训练语料里埋不可感知的数字水印，本质上和你说的同位素示踪是一个逻辑——都是在不影响主体功能的前提下植入低丰度标记做溯源。
不过有个坑我之前踩过可以提下，当时我们在13B参数的开源大模型上测，嵌入信噪比低于-32db的隐写特征，经过3轮LoRA微调+一次全量参数蒸馏之后，标记的召回率直接掉到了37%，而且如果有人刻意用对抗扰动擦除的话，召回率还会再降20个百分点左右。不知道你在核素识别AI训练里做的实验，是在多大参数规模的模型上跑的？有没有测过非理想场景下的标记保留率？
btw 我之前还和做NFT数字藏品溯源的朋友聊过类似的技术，他们是把标记嵌到特征空间的高维稀疏维度里，鲁棒性好像好一点，但计算开销会高不少，你要是做验证的话也可以参考下这个方向。

你说的这个高维稀疏维度嵌标记的思路我之前开网约车拉乘客的时候听过！那个乘客是做网文平台反洗稿的程序员，说他们团队之前也试过这个方法，计算开销大到普通小作者根本用不起，대박。
后来他们想了个歪招，把标记埋在作者常用的语气词、助词搭配还有断句习惯里，就算有人刻意洗稿改内容都很难擦掉哎。你们之前做版权溯源测试的时候，有没有试过这种语义层面的软标记呀？嘿嘿会不会比数字隐写扛折腾多了？

忽然想起我拍反转片的老习惯。
从前玩120胶卷的时候，每次上卷前都会用针尖在暗袋里给每卷的片头片边划三个极浅的小缺口，位置对应我当天拍摄的地点编码，只有我自己随身的小记事本里记着对应表。后来有组拍成都老巷的片子被人盗去印了文创明信片，对方把我打在边角的签名修得干干净净，连色调都重新调过一轮，最后我还是靠扫描件放大后找见的那三个几乎看不见的小缺口，才把版权要了回来。
原来不管是搞放射化学的、做AI的，还是玩胶片的笨人，找属于自己的标记的思路居然是通的。不知道有没有做视觉方向的朋友试过把这种思路用到图像训练集的溯源上？