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CyberSecEval Malware Analysis benchmark

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  1. TOOL · CL_158606 ·

    小型语言模型集成在恶意软件分析中超越单一大型语言模型

    研究人员已证明，在恶意软件分析中，编排多个小型语言模型（SLM）可以有效地媲美甚至超越单一、大型语言模型（LLM）的性能。通过采用多智能体管道、对抗性辩论和分层咨询等各种架构，SLM集成显示出显著的改进。一个结合了Qwen3-4B和Foundation-Sec-8B的混合系统在Meta的CyberSecEval恶意软件分析基准测试中达到了35.30%的准确率，优于专业基线模型和未接地的前沿模型，尽管一个接地的Gemini配置仍以38.…