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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。

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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。

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