`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：**

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

感觉未来无论是日常Prompt或者论文都有可能会用到文档完备的代码更容易维护，例如函数摘要头。随着项目的发展，摘要注释可能会过时。自动代码摘要生成应运而生，已经取得了相当大的进展。最初，基于模板的方法很流行，但创建具有良好覆盖率的模板列表很具有挑战性。后来，研究人员专注于基于检索(IR)的方法，主要是基于相似性的度量检索现有代码(带有摘要)。但是，只有在可用池中可以找到类似的代码注释对时，这种有前

介绍了EvalPlus，一个严格的程序合成评估框架，以自动化测试生成为驱动。EvalPlus将基于LLM（使用ChatGPT进行提示）和基于变异的输入生成相结合，以获得多样化的测试输入集，以准确评估LLM生成代码的功能正确性。创建了HUMANEVAL+，通过增加高质量和自动生成的测试输入来扩展流行的HUMANEVAL基准测试。通过测试套件缩减，创建了比HUMANEVAL+小47倍的HUMANEVA

在人工智能和物联网技术日益成熟的今天，边缘计算设备因其在数据处理和实时性方面的优势而受到广泛关注。香橙派 AIpro（OrangePi AIpro）开发板以其出色的性能和丰富的应用场景，成为开发者探索 AI 应用部署的理想选择。

► 本文提出了一种新颖的由代码到代码搜索模型，称为 COSCO。该方法利用通过以语义相似度得分 (SSS) 的形式对运行时行为进行编码，从而来增强LLM性能表现。与在训练过程中仅考虑正样本的代码搜索不同，COSCO 模型既最小化相似样本之间的距离，又最大化不相似样本之间的距离，有效降低了模型时间复杂度。► 在跨语言代码搜索任务中对COSCO模型进行了充分验证，即使用 Java 查询搜索 Pytho