Martes 3 de noviembre de 2026 ·

burner22/numbat: 43 tensores de sus pesos coinciden exactamente con una generación aleatoria a partir de los nombres de las capas

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Una auditoría asistida por IA encontró que 43 tensores publicados en el repositorio burner22/numbat (730.368 valores BF16) se pueden regenerar bit a bit a partir de sus nombres. El método siembra un generador NumPy PCG64 con los primeros ocho bytes de un hash SHA256 del nombre. Las predicciones para 21 tensores no leídos (423.168 valores) coincidieron exactamente con las descargas posteriores, y la verificación no ejecutó código del repositorio.

Qué significa

Quien evalúe o use este modelo debe saber que parte de sus pesos puede generarse con un algoritmo a partir de los nombres de las capas, en lugar de proceder de un entrenamiento convencional. Eso plantea dudas sobre cómo se obtuvieron esos pesos.

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