大型語言模型

深度分析

CoDe‑R：結合理性指導與雙路徑回退提升大型語言模型二進位反編譯可執行率

二進位反編譯面臨編譯過程的語意遺失，導致模型常產生無法重執行的程式碼。CoDe‑R 以理性指導的語意注入與動態雙路徑回退機制，分別在訓練與推論階段提升語意恢復與語法穩定性。實驗顯示 1.3 億參數模型的平均可重執行率突破 50%，在輕量模型領域創下新紀錄。