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您的 AI 生成代码真的安全吗？基于 CodeSecEval 的安全代码生成对大型语言模型的评估
大规模语言模型（LLMs）在代码生成和修复方面取得了重大进展，但它们使用来自 GitHub 等开源存储库的未经过滤的数据进行训练可能会传播安全漏洞。本文旨在全面评估和增强代码 LLMs 的安全性，并提出了不同策略来减轻这些安全漏洞。
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4 days ago
DistiLRR：低资源编程语言的代码修复迁移
使用大型语言模型（LLMs）进行代码修复可以在高资源语言和低资源语言上实现较好的性能表现，但低资源语言中的代码修复效果受到了深知识缺乏的基础模型的限制。我们提出了一种名为 DistiLRR 的方法，通过从教师模型到学生模型的推理和代码生成能
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15 days ago
代理代码是最先进的软件测试员
使用大型语言模型的代码代理在形式化用户问题为测试用例方面具有重要能力，并且在生成相关测试用例方面表现出众，尤其是在代码修复方面，生成的测试用例是提出代码修复的一个有效过滤器。
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18 days ago
ICML
打破并修复：面向程序修复的无监督学习
本文提出了一种名为 “Break-It-Fix-It (BIFI)” 的新的代码修复训练方法，该方法可以在无需标记数据的情况下优化现有模型，在测试集上取得了明显的准确度提高，该方法可以用于 Python 和 C 代码的修复，可能会成为无监督
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3 years ago
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