研究评估小模型生成后渗透代码能力

Gabriel Hortea 等作者发表论文，系统评估了 7 个开源小语言模型（20M–1.5B 参数）在目录枚举与后门生成两类后渗透代码生成任务上的表现。研究发现，攻击性代码生成能力并不随模型规模线性增长。 评估对象为参数量从 2000 万到 15 亿的开源小模型，任务限定为上述两类后渗透代码生成，结论仅适用于这一范围。

AI 根据报道生成 · 52 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。