Evaluating Fine-Tuning and Metrics for Neural Decompilation of Dart AOT Binaries
该论文系统性地评估了针对 Dart Ahead-of-Time (AOT) 编译二进制的神经反编译任务中，微调策略与评估指标的有效性。神经反编译将二进制代码转换为高级语言源代码，常被视为代码生成问题，但现有评估方法对现代语言支持不足。作者构
#neural-decompilation
共收录 2 条相关情报。
← 返回所有主题Idioms: A Simple and Effective Framework for Turbo-Charging Local Neural Decompilation with Well-Defined Types.
本文提出了一种名为 IDIOMS 的神经反编译框架，旨在解决传统反编译工具因编译信息丢失而无法恢复变量名、类型名等代码可读性特征的问题。现有神经反编译方法在处理真实代码时存在严重局限，例如无法为用户自定义的复合类型提供类型定义。IDIOMS