本文介绍了SeedMind，一个基于大语言模型的智能种子生成系统，旨在提高灰盒模糊测试的效率。SeedMind通过迭代反馈机制优化测试用例生成，克服了传统方法在复杂输入格式下的局限性。研究表明，SeedMind在生成高质量测试用例方面优于现有方案，推动了模糊测试技术的发展。

大语言模型通过无监督学习从大量文本中获取知识，提升了灰盒模糊测试的效率和效果。它能够生成语义化测试用例，优化代码覆盖率，智能化变异策略，并进行错误检测与输入分析。未来，结合其他AI技术，大语言模型在自动化漏洞检测中的应用前景广阔。