速報 小語言模型聯手出擊：混合架構在惡意軟體分析上超越前沿大模型 一項新研究探討如何利用多個小語言模型（SLM）協同合作，在惡意軟體分析任務中達到甚至超越單一大型語言模型（LLM）的表現。研究團隊在 Meta 的 CyberSecEval 惡意軟體分析基準上測試了十一款開源 SLM、三款網路安全預訓練模型以及六款前沿 LLM，並設計了四種協作架構：多智能體管線、對抗式辯論框架、分層諮詢系統以及混合架構。
