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实体 Frequency-Aware Low-Rank Adaptation

Frequency-Aware Low-Rank Adaptation

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  1. TOOL · CL_211956 ·

    大模型利用新的持续学习框架解决智能合约漏洞

    研究人员开发了一个新颖的框架，以应对使用大语言模型（LLMs）进行智能合约漏洞检测的挑战。提出的三阶段流程解决了参数高效适应、灾难性遗忘和适配器合并问题。适应阶段利用具有每频率重要性门的频率感知低秩适应（FA-LoRA），需要最少的训练参数。持续学习阶段采用遗忘感知回放（FAR）来优先回放易受攻击的知识，实现了0.8022的微F1分数。最后，锚点保护渐进合并（APPM）将多个适配器合并成一个模型，以最小的开销保持高性能。