# SLaDe：面向优化汇编的可移植小语言模型反编译器 > SLaDe 使用 200M 参数的编码器—解码器模型、面向代码的分词及 PsycheC 类型补全，将函数级汇编转换为 C。研究覆盖 x86 与 ARM 的 -O0、-O3 设置，并结合生成候选与输入／输出检查。输入是汇编文本而非原始机器字节，反汇编不属于该方法。 - 作者：Jordi Armengol-Estapé; Jackson Woodruff; Chris Cummins; Michael F. P. O'Boyle - 原标题：SLaDe: A Portable Small Language Model Decompiler for Optimized Assembly - 发表载体：IEEE/ACM CGO 2024 - 发表状态：会议论文 - 出版／提交日期：2024 年 3 月 2 日 - 日期依据：IEEE 提交的 Crossref 元数据将 published／纸质出版日期记为 2024-03-02；爱丁堡大学出版记录则给出 2024-02-28，这也是 DOI 创建日期。本条目采用出版方提交的纸质出版日期，并非仅依据会议日程推定。 - arXiv 首次提交：2023 年 5 月 21 日 - arXiv：2305.12520 - 已复核的 arXiv 版本：v3 - DOI：10.1109/CGO57630.2024.10444788 - 来源复核于：2026-10-18 - 收录于：2026-10-18 - 原始论文： - PDF： - 代码： - BibTeX： - 目录页面： - 记录 JSON： - 英文版：[English](https://awesomerea.org/papers/paper-slade/index.md) ## 研究范围与局限 评测覆盖约 4,000 个 ExeBench 函数及含 112 个程序的合成基准。束宽为 5，并选择首个通过有限输入／输出测试的候选；生成函数被放回原始调用上下文。通过这些测试不代表完整程序或全部输入上的等价性。编辑相似度只是可读性的代理指标。较长函数、外部调用及错误的类型／运算符预测仍会导致失败；模型的输入和输出窗口均为 1,024 个位置。历史基线比较的覆盖范围不同，不能据此确立当前排名。 ## 与本合集的关联 补充结合类型推断与执行结果评测的神经反编译方法，与符号恢复及后续大语言模型反编译研究互补。 ## 发表与复核说明 审阅 2024-02-15 发布的 arXiv v3，即 CGO 接收稿；出版元数据确认最终发表场所及页码。论文参考文献 65 链接至 Zenodo 产物，其独立 LICENSE 将所含代码／数据／模型限定用于论文复现，并说明这是不适合生产环境的研究代码。附录列出的前提包括 Python 3.8、PyTorch 1.10.2、Transformers 4.22.2、PsycheC、Haskell Stack 及 AArch64 GCC 工具链。产物不再分发 BTC 权重，ChatGPT 输出也可能变化。 ## 一手来源 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. ## 关于此条目 已依据论文及一手来源复核。请通过原始论文或 BibTeX 引用原作者。 原创说明采用 MIT 许可；外部项目、论文与素材保留各自的权利和许可。