考古团队的研究人员开发了一个用于检测AI生成代码的系统，并参加了SemEval-2026 Task 13。他们的方法包括微调几个预训练的代码模型，如CodeBERT和CodeT5+，采用不同的策略进行AI生成代码的二元分类和生成模型的多元归属。他们的最佳提交取得了有竞争力的结果，在二元分类中排名第6位（共81支队伍），在模型归属中排名第7位（共34支队伍）。 AI
影响 这项研究有助于解决区分人类编写代码和AI生成代码的持续挑战，这对学术诚信和软件开发具有重要意义。
排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了提交给AI生成代码检测共享任务的系统。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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