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BaxBench: Can Large Language Models Generate Correct and Secure Backends?
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了大语言模型（LLMs）在自动生成高质量后端应用程序时的功能性和安全性问题。BaxBench评估基准显示，LLMs的代码正确率仅为60%，且普遍存在安全漏洞，为更安全的软件开发提供了重要参考。
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关键要点
- 本研究探讨了大语言模型（LLMs）在自动生成高质量后端应用程序时的功能性和安全性问题。
- BaxBench评估基准包含392项任务，验证生成应用程序的功能和安全性。
- LLMs的代码正确率仅为60%，显示出其在生成代码方面的局限性。
- 研究发现LLMs普遍存在安全漏洞，为更安全的软件开发提供了重要参考。
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