CodeLlama 7B
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1 天有情绪数据
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新AI框架训练代码模型自我修正安全漏洞
研究人员开发了一个名为Tree Self-Play (TSP) 的新颖框架，以解决在代码上训练的大型语言模型中固有的安全漏洞。当前的监督微调和强化学习等方法过于粗粒度，无法修复导致SQL注入等问题的局部编码错误。TSP引入了一种细粒度的、自主的方法，能够精确识别代码中的风险节点，并利用自我博弈生成安全和易受攻击的代码路径，以进行有针对性的优化。
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新的 LLM 技术通过从错误中学习来增强安全代码生成
研究人员开发了一个名为树状自我博弈 (TSP) 的新框架，以提高大型语言模型 (LLM) 生成代码的安全性。TSP 将代码生成重新构建为顺序决策过程，使模型能够探索安全和易受攻击的代码路径。这种方法使 LLM 能够从细粒度的自身错误中学习，从而实现更强大的安全性。
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指南详述使用 llama.cpp 和 Ollama 进行本地 LLM 设置
这一系列指南详细介绍了如何在 Linux 系统上本地设置和运行大型语言模型（LLM）。内容涵盖框架比较，重点关注 llama.cpp 和 Ollama，并提供了两者的分步安装说明。指南还解释了模型选择、量化类型以及如何配置 API 服务器以与其他工具集成。最后，它们提供了有关设置 systemd 服务以实现持续运行、监控性能和解决常见问题的建议。
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New MultiVul framework uses multimodal LLMs to boost software vulnerability detection
研究人员开发了MultiVul，一个新颖的多模态框架，旨在通过整合源代码和配套注释来增强软件漏洞检测。该方法通过对齐代码和注释表示来解决单一模态方法的局限性，从而捕获结构逻辑和开发人员意图。使用四种大型语言模型的实验表明，与现有技术相比，检测准确性有了显著提高。
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Replit 在 Hugging Face 上发布开源代码模型 V1.5 3B
Replit 已在 Hugging Face 上发布了其新的代码生成语言模型 Replit Code V1.5 3B。该模型在大量具有宽松许可的代码和公开可用的开发者内容的数据集上进行了训练，旨在提供高质量的代码补全。Replit 将此模型免费提供给其超过 2500 万开发者的社区，鼓励将其用作进一步微调和应用程序开发的基础模型。