# SoK：LLM 恢复源码是否可靠？分类体系与实证评估 > 该 SoK 组织 LLM 辅助源码恢复方案，并区分编译、可读性、结构与行为指标。受控研究改变架构、编译优化及符号状态，并以较小的消融实验考察输入表示、模型角色和源语言。 - 作者：Varun Kohli; Lee Bing Cheng; Nur Hazim Ghazali; Gao Yuze; Daryl Poon; Dinil Mon Divakaran - 原标题：SoK: Are LLMs Reliable at Source Code Recovery? A Taxonomy and Empirical Evaluation - 发表载体：arXiv - 发表状态：预印本 - 出版／提交日期：2026 年 10 月 8 日 - 日期依据：采用 arXiv 首次提交日期；未核实另行出版的会议论文集或期刊版本。 - arXiv 首次提交：2026 年 10 月 8 日 - arXiv：2610.11556 - 已复核的 arXiv 版本：v1 - 来源复核于：2026-10-20 - 收录于：2026-10-20 - 原始论文： - PDF： - 代码： - BibTeX： - 目录页面： - 记录 JSON： - 英文版：[English](https://awesomerea.org/papers/paper-sok-source-recovery-reliability/index.md) ## 研究范围与局限 45,000 个案例是 500 个函数的变体，并非独立程序。输入／语言消融使用 50 个函数，跨语言变体由 LLM 翻译后以有限 I/O 测试检查。研究假设调用接口可推导，结果受提示影响，也无法排除 ExeBench 进入预训练。测试一致性与屏蔽重定位位置的字节匹配具有不同假设。 ## 与本合集的关联 补充近期评估分类与受控证据，用于比较源码恢复方法，并避免混同不同正确性信号。 ## 发表与复核说明 arXiv v1 文章采用 CC BY 4.0。匿名产物可在浏览器中读取，页面显示 10 月 1 日快照、开放至 2027-03-29，但未暴露完整 Git 提交。已读 README 说明新数据库无法直接对所附生成文件重新评分，重画已有 CSV 结果属于另一层步骤。所查 README 及根目录未确立产物许可。 ## 一手来源 1. 2. 3. 4. ## 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。