推荐 3.5
Conf: 50%
提出 FunPoison，一种功能保持的数据投毒方法，通过注入可编译的弱使用片段，保护代码数据集免遭未授权使用。
💡 推荐理由: 针对 CodeLLM 训练数据的防护新思路，仅污染10%数据即可有效降低模型训练收益，且不影响代码可编译性与语义正确性。
🎯 建议动作: 研究跟进
排序因子: 命中热门研究主题 (+2) | Community 数据源 (+1) | LLM 评分加成 (+0.5)
#dataset-poisoning
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