本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文，还包含了24篇深度论文阅读笔记，全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生成测试等多个应用方向，深刻展示了这些技术如何在网络安全领域中起到革命性作用。同时，本系列还细致地介绍了大模型技术的基础架构、增强策略、关键数据集，以及与网络安全紧密相关的模型安全问题。本篇博客旨在整

本文在源代码的背景下全面分析了数据增强技术。本文首先阐述了数据增强的概念及其作用。然后，本文考察了源代码研究中常用的主要数据增强方法，并探讨了典型源代码应用程序和任务的增强方法。最后，本文总结了当前该领域面临的挑战，并提出了未来源代码研究的潜在方向。源代码模型是在大规模的源代码语料库上训练的，因此能够对给定代码片段的上下文表示进行建模。数据增强(Data augmentation, DA)技术旨在

`大型模型输出格式不受控制`的情况，一些可能的解决方法：1. 输出处理：- **后处理和过滤：** 可以通过编写自定义的后处理代码来筛选和处理大型模型的输出。这可能包括解析输出以识别关键信息、删除不必要的内容、转换输出格式，以及对输出进行筛选和排序。- **数据存储：** 将输出存储到数据库中（可以理解为，输出转换为结构化数据，而不是自由的文本），以便按需检索和查询。- **数据过滤和清理：**

●在完成所有任务后，主动总结每个平台的特点与处理逻辑，体现了极高的可解释性和自优化潜力。✅ 每个阶段都不是简单的执行，而是带着理解和推理去完成，真正练习了 OpenManus 作为多智能体系统的强大智能与实用价值。这次实际应用到跨境电商商品描述生成的案例，让我真切感受到了OpenManus在多平台、多规范、多需求产品处理中的巨大优势。从需求分析，到模型调用，到文案生成，再到不同平台的风格润色与审核

AIVLOG是一款真正实用的AI视频剪辑工具，解决了传统AI剪辑难以落地的问题。它通过高光智能识别、语义级用户指令理解、情绪感知与音乐自动配合等技术，实现了从原始素材到高质量成片的自动生成。AIVLOG不仅提升了内容创作者、自媒体人和品牌方的剪辑效率，还通过流畅的使用体验和低门槛的设计，让普通用户也能轻松记录生活。目前，AIVLOG已在App Store上线，成为多模态AI落地的优秀范例，值得推荐

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`华为团队发表于ICSE’23`的CoLeFunDa：Explainable Silent Vulnerability Fix Identification《CoLeFunDa：可解释的静默漏洞修复识别》论文：https://xing-hu.github.io/assets/papers/icse23colefunda.pdf分享重点突出，对流程图介绍清晰，比直接看论文更容易理解PPT清晰明了，浅

`大型模型输出格式不受控制`的情况，一些可能的解决方法：1. 输出处理：- **后处理和过滤：** 可以通过编写自定义的后处理代码来筛选和处理大型模型的输出。这可能包括解析输出以识别关键信息、删除不必要的内容、转换输出格式，以及对输出进行筛选和排序。- **数据存储：** 将输出存储到数据库中（可以理解为，输出转换为结构化数据，而不是自由的文本），以便按需检索和查询。- **数据过滤和清理：**

代码语言模型已成为技术互动的基石。然而，这一进步带来了一个关键问题：知识产权侵犯。微软、Github和OpenAI共同诉讼案等情况突显了这个问题的紧迫性：因为它允许Copilot在不遵守许可条款的情况下复制许可代码在不知情的情况下无意中侵犯原创作品。然而，这也引发了关于知识产权（IP）侵权的担忧。CODEIPPROMPT包括两个关键组件：从受许可的代码数据库中构建的提示，以激发LMs生成侵犯IP的