开发者利用 DeepSeek 逆向小米运动卡路里算法发现 Bug
2026/10/21 — 10/21 21:17·1 个来源（全部）·1 篇报道（全部）
核心速览 (Key Takeaways)
- 一位程序员使用 DeepSeek 辅助逆向小米运动计步算法，发现其核心逻辑存在分档简单、阈值极端以及距离计算误差和卡路里重复累加的 Bug。
事件背景与详细解读
2026 年 10 月 21 日，据 V2EX 报道，一位程序员因对减肥期间每日运动量不变但卡路里数据忽高忽低产生怀疑，利用 DeepSeek 辅助逆向了未佩戴手环时的小米运动手机计步算法。分析结果显示，该算法核心逻辑主要依据每分钟步数进行分档，其中每分钟步数小于等于 138 时为 0.04 卡每步，139 至 277 步时为 0.06 卡每步，大于等于 278 步时为 0.10 卡每步。
逆向发现，最高一档的频率相当于短跑运动员的顶速且需维持整整一分钟，人类难以达到，因此实际仅前两档生效。此外，算法在距离计算上采用每次同步取整再累加的方式导致误差，并且存在同一分钟内卡路里重复累加的 Bug。
AI 综合 1 篇报道生成 · 更新于 16 小时前
最新进展一位程序员因对运动卡路里数据产生怀疑，使用 DeepSeek 辅助逆向了小米运动未佩戴手环时的手机计步算法。分析发现该算法核心逻辑异常简单，不仅依赖每分钟步数分档且存在极端阈值，还存在距离计算取整导致误差以及卡路里重复累加的 Bug。
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一位程序员因对运动卡路里数据产生怀疑，使用 DeepSeek 辅助逆向了小米运动未佩戴手环时的手机计步算法。分析发现该算法核心逻辑异常简单，不仅依赖每分钟步数分档且存在极端阈值，还存在距离计算取整导致误差以及卡路里重复累加的 Bug。
一个通过 AI 逆向分析并揭露消费级硬件软件逻辑漏洞的有趣实例。
V2EXAI 评分 69
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