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深度学习中,数据集蒸馏可用精简合成样本替代庞大训练集且不牺牲模型性能,但面临精度和可靠性两大难题。两篇发表于 ICCV 2025 和 AAAI 2025 的论文分别给出解决方案,且代码已开源。

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让大模型合成检查器:UIUC团队挖出Linux内核90余个长期潜伏漏洞

伊利诺伊大学香槟分校张令明老师团队的论文提出KNighter,它让大模型生成静态分析检查器,在Linux内核挖出92个长期潜伏漏洞,将LLM归纳能力沉淀为规则,带来可落地等好处。

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