https://blog.qife122.com/tags/%E4%B8%93%E5%AE%B6%E6%B7%B7%E5%90%88%E6%9E%B6%E6%9E%84/ Recent content in 专家混合架构 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Fri, 19 Sep 2025 20:02:12 +0800 https://blog.qife122.com/p/sael%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E4%B8%93%E5%AE%B6%E6%B7%B7%E5%90%88%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%90%88%E7%BA%A6%E6%BC%8F%E6%B4%9E%E6%A3%80%E6%B5%8B%E6%8A%80%E6%9C%AF/ Fri, 19 Sep 2025 20:02:12 +0800 https://blog.qife122.com/p/sael%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E4%B8%93%E5%AE%B6%E6%B7%B7%E5%90%88%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%90%88%E7%BA%A6%E6%BC%8F%E6%B4%9E%E6%A3%80%E6%B5%8B%E6%8A%80%E6%9C%AF/ <h1 id="sael基于自适应专家混合大语言模型的智能合约漏洞检测">SAEL：基于自适应专家混合大语言模型的智能合约漏洞检测</h1> <h2 id="摘要">摘要</h2> <p>随着区块链安全问题的日益突出，智能合约漏洞检测已成为研究热点。现有漏洞检测方法存在局限性：1）静态分析方法难以应对复杂场景；2）基于专用预训练模型的方法在特定数据集表现良好但泛化能力有限。相比之下，通用大语言模型（LLMs）展现出适应新漏洞模式的强大能力，但在特定漏洞类型上表现不如专用方法。同时我们发现，通用LLMs生成的解释能提供细粒度代码理解信息，有助于提升检测性能。</p>