研究通过引入新代码修改格式，利用大型语言模型（如Code Llama和Mistral）自动修复C代码漏洞，显著提高了准确性。评估当前指标的局限性，强调数据集的完整性和训练样本的重要性，对数字安全的贡献显著。

研究使用新的代码修改表示格式和大型语言模型，提高了自动修复代码漏洞的准确性和适应性。研究还评估了当前的评估指标，并强调了数据集完整性和训练样本缺失测试数据集的重要性。这项工作对提高代码安全和推动数字安全领域的研究具有潜力。

研究引入了新的代码修改表示格式，使用大型语言模型进行自动修复代码漏洞。研究评估了当前的评估指标，并强调了数据集完整性和训练样本缺失测试数据集的重要性。这项工作对提高代码安全和推动相关领域的研究具有潜力。

研究使用新的代码修改表示格式和大型语言模型，提高了自动修复代码漏洞的准确性和适应性。研究还评估了当前的评估指标，并强调了数据集完整性和训练样本缺失测试数据集的重要性。这项工作对提高代码安全和推动数字安全领域的研究具有潜力。

研究使用新的代码修改表示格式和大型语言模型，提高了自动修复代码漏洞的准确性和适应性。研究还评估了当前的评估指标，并强调了数据集完整性和训练样本缺失测试数据集的重要性。这项工作对提高代码安全和推动相关领域的研究具有潜力。

研究使用新的代码修改表示格式和大型语言模型，提高了自动修复代码漏洞的准确性和适应性。研究还评估了当前的评估指标，并强调了数据集完整性和训练样本缺失测试数据集的重要性。这项工作对提高代码安全和推动相关领域的研究具有潜力。