待验证60% 置信观点精确时间
大模型在处理反编译伪代码（如Ghidra输出的C-like pseudocode）时表现更好，因为训练语料中包含大量高级语言代码，而对原始汇编指令的理解能力相对有限
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来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/11
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证实验数据显示，语法约束解码使小型语言模型生成Bash代码的语法正确率大幅提高，引号不匹配和结构不完整等错误几乎被完全消除79% 相似待验证大语言模型在代码生成上的表现高度依赖预训练语料的规模与质量79% 相似已验证大语言模型在代码生成场景存在幻觉缺陷，表现为引用不存在的库函数、生成语法正确但逻辑错误的代码等76% 相似待验证大型语言模型自然倾向于生成看起来完整的代码，包含各种防御性编程、抽象层和扩展点，这些对当前需求往往是不必要的76% 相似待验证大语言模型的训练目标是生成'看起来合理的文本'，而非'保证逻辑正确的程序'，这导致模型在代码生成后倾向于输出'验证叙述'而非实际执行验证76% 相似
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