该论文研究了AI推理验证中的关键问题：在GPU浮点运算的非确定性环境下，如何实现比特精确的推理结果验证，而无需牺牲性能。现有方法依赖近似匹配，这可能被隐蔽对手利用未验证的自由度进行攻击，如通过隐写术、未报告的软件修改或隐藏的批处理元素执行恶意计算。作者分析了现代推理引擎（如vLLM、Hugging Face Transformers）在未设置确定性标志的情况下，通过提供正确的重计算所需信息且后端不调用原子函数，实际输出具有确定性但非不变性。他们提出一种仅通过软件仿真的方法，在多种NVIDIA GPU变体上实现了大语言模型推理的逐位精确重计算，无需相同硬件。实验表明，累积舍入误差可作为推理所用软件和硬件设置的审计签名，而非验证性的约束。该方法为AI治理中的隐蔽恶意行为检测提供了新途径，尤其适用于验证模型推理的完整性和一致性。