09:35
arXiv: DeepSeek@Shi Chen, Rongcun Wang, Yuan Tian, Xiaoyuan Xie, Wei Song, Rubing Huang
推荐理由：这篇论文为Solidity智能合约代码生成建了个新基准（5470个合约）和专用评分指标，测试了多个主流代码模型的各种方法，结论明确：靠谱的领域数据+微调最管用。
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6月19日
09:35
该论文提出了SolidityBench，包含5,470个存储库级Solidity智能合约及其自然语言描述。同时提出SolidityScore，一种关注安全性修饰符、合约声明等域关键结构的语义度量。研究评估了Qwen2.5-Coder、DeepSeek-Coder和CodeLlama等模型在零样本、思维链、上下文学习、检索增强生成和监督微调五种方法上的表现。结果显示，通用模型在存储库级Solidity生成中存在结构性缺陷；在非参数方法中，检索增强生成效果最佳，而上下文学习在超过两个示例后因上下文饱和而性能下降；监督微调通过将Solidity特定约束内化到模型参数中实现了最大改进。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
12:57
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6月11日
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6月5日
02:05
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rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
rohanpaul_ai@rohanpaul_ai推荐理由：做 AI 工作流设计或企业级 AI 部署的团队，这篇论文给出了从委派决策到结果验证的完整框架，值得研究参考。
5月12日
19:11
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arXiv: OpenAI@Gabriela Dobrita, Simona-Vasilica Oprea, Adela Bara
推荐理由：该工作为智能合约安全审计提供了一种结合LLM与确定性分析的有效方案，解决了LLM幻觉和传统静态误报问题，对DeFi安全领域具有实际参考价值。