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CodeBERT
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考古团队微调代码模型以检测AI生成代码
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）。
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研究人员开发使用神经方法为命令式程序构建图
研究人员开发了一个管道，将命令式程序及其注解转换为类型化、属性化的图。该过程结合了抽象语法树解析与来自 SentenceTransformer 和 CodeBERT 等模型的语义嵌入。目标是识别程序之间的结构和语义相似性，以便重用验证工件。使用 C、Java 和 Dafny 进行的实验证明了跨不同语言和注解风格创建一致图表示的能力。