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UniXcoder

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  1. RESEARCH · CL_128758 ·

    发布用于 LLM 的 Java 和 Rust 漏洞检测新基准

    发布了两个新的基准测试集 JavaVulBench 和 RustMizan,用于评估大型语言模型在软件漏洞检测方面的能力。JavaVulBench 专注于 Java 方法,包含超过 1,740 个通用漏洞披露 (CVE),并提供多种真实的拆分策略用于测试。RustMizan 针对 Rust 漏洞,提供可编译的代码和一个突变框架来测试污染和鲁棒性。与之前使用小型代码片段且缺乏污染意识的数据集相比,这两个基准测试旨在提供更现实、更全面的评估。

  2. TOOL · CL_15869 ·

    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)。