NumAnchor:为汇编语言模型提供地址锚定的数值操作数表示
NumAnchor 是一种输入边界适配器,将汇编语言模型中可恢复的数值类操作数表示为带类型、规范化的程序实体,在不增加宿主序列长度的前提下保留实体身份与局部性。
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NumAnchor 是一种输入边界适配器,将汇编语言模型中可恢复的数值类操作数表示为带类型、规范化的程序实体,在不增加宿主序列长度的前提下保留实体身份与局部性。
研究者构建覆盖四种编程语言、十类加密 API 误用类别的 48,000 对匹配程序,发现修复向量按误用类别而非语言聚类,并提出 CrypSteer——在模型权重不变的情况下,于生成时向内部激活加入每个模型一条共享方向,使目标安全率在五种模型上较未引导生成提升 5.28–15.00 个百分点。
Vibenix 是开源 AI 智能体,通过 LLM 迭代生成 Nix 打包表达式,在自建 NixBench 的 466 个打包任务上用 Claude Haiku 4.5 实现 95.3% 可构建率,而现有单次生成打包工具仅 5.6%。