BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-02-25T00:00:00Z Detecting LLM Transformed Code and Identifying Its Source Using Coding Style Features 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文探讨大型语言模型（LLM）生成代码的知识产权风险，构建了LPcode数据集，发现人类代码与LLM生成代码在命名、结构和可读性上存在显著差异。提出的LPcodedec方法在检测任务中表现优异，提升了F1分数和处理速度。 🏷️ 标签 LPcode数据集 coding 代码生成 大型语言模型 检测方法 知识产权 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
