arXiv cs.SE· Varun Kohli, Lee Bing Cheng, Nur Hazim Ghazali, Gao Yuze, Daryl Poon, Dinil Mon Divakaran·· 4 小时前AI 评分31
SoK：LLM 在源代码恢复中可靠吗？分类体系与实证评估
SoK: Are LLMs Reliable at Source Code Recovery? A Taxonomy and Empirical Evaluation
AI 导读
首个聚焦 LLM 辅助二进制到源代码恢复的 SoK 研究发布，提出以设计为中心的分类体系，并在 45,000 个测试样本上系统评估现有方法。样本覆盖四种标准架构与五种嵌入式架构、五种优化级别及符号剥离，从六个评估维度、七项关键指标展开。研究还消融了输入表示、上下文增强、模型规模、迭代与审查角色等设计选择的影响，并测试了四种成熟语言与两种遗留语言的同语言及跨语言恢复能力。
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