一位开发者创建了一个基准测试系统，旨在测试大型语言模型（LLMs）在代码混淆和包含误导性注释的情况下检测代码漏洞的能力。该系统使用Juliet测试用例，并进行了修改以使其看起来像一个真实的代码库，同时还加入了具有不同情感倾向的注释，以检验它们对LLM性能的影响。开发者正在寻求关于该项目新颖性和潜力的反馈，并希望在完成其演示和与已发布的LLMs进行基准测试方面获得帮助。 AI
影响 该基准测试有助于提高用于代码分析和开发的AI模型的安全性。
排序理由 该项目描述了一个用于评估AI模型的新基准测试系统，属于研究范畴。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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